Python 内存分配时的小秘密

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Python 中的模块极为基础而重要,它主要提供了一些给解释器使用(或由它维护)的变量,以及一些与解释器强交互的函数。

本文将会频繁地使用该模块的方法,因此,我先简要介绍一下:

该方法用于获取一个对象的字节大小(bytes)

它只计算直接占用的内存,而不计算对象内所引用对象的内存

这里有个直观的例子:

上例说明了一件事:一个静态创建的列表,如果只包含两个元素,那它自身占用的内存就是 80 字节,不管其元素所指向的对象是什么。

好了,拥有这把测量工具,我们就来探究一下 Python 的内置对象都藏了哪些小秘密吧。

1、空对象不是“空”的!

对于我们熟知的一些空对象,例如空字符串、空列表、空字典等等,不知道大家是否曾好奇过,是否曾思考过这些问题:

空的对象是不是不占用内存呢?如果占内存,那占用多少呢?为什么是这样分配的呢?

直接上代码吧,一起来看看几类基本数据结构的空对象的大小:

可见,虽然都是空对象,但是这些对象在内存分配上并不为“空”,而且分配得还挺大(记住这几个数字哦,后面会考)。

排一下序:基础数字

这个小秘密该怎么解释呢?

因为这些空对象都是容器,我们可以抽象地理解:它们的一部分内存用于创建容器的骨架、记录容器的信息(如引用计数、使用量信息等等)、还有一部分内存则是预分配的。

2、内存扩充不是均匀的!

空对象并不为空,一部分原因是 Python 解释器为它们预分配了一些初始空间。在不超出初始内存的情况下,每次新增元素,就使用已有内存,因而避免了再去申请新的内存。

那么,如果初始内存被分配完之后,新的内存是怎么分配的呢?

分别给三类可变对象添加 26 个元素,看看结果如何:

由此能看出可变对象在扩充时的秘密:

超额分配机制:申请新内存时并不是按需分配的,而是多分配一些,因此当再添加少量元素时,不需要马上去申请新内存

非均匀分配机制:三类对象申请新内存的频率是不同的,而同一类对象每次超额分配的内存并不是均匀的,而是逐渐扩大的

3、列表不等于列表!

以上的可变对象在扩充时,有相似的分配机制,在动态扩容时可明显看出效果。

那么,静态创建的对象是否也有这样的分配机制呢?它跟动态扩容比,是否有所区别呢?

先看看集合与字典:

看到这个结果,再对比上一节的截图,可以看出:在元素个数相等时,静态创建的集合/字典所占的内存跟动态扩容时完全一样。

这个结论是否适用于列表对象呢?一起看看:

上一节的截图显示,列表在前 4 个元素时都占 96 字节,在 5 个元素时占 128 字节,与这里明显矛盾。

所以,这个秘密昭然若揭:在元素个数相等时,静态创建的列表所占的内存有可能小于动态扩容时的内存!

也就是说,这两种列表看似相同,实际却不同!列表不等于列表!

4、消减元素并不会释放内存!

前面提到了,扩充可变对象时,可能会申请新的内存。

那么,如果反过来缩减可变对象,减掉一些元素后,新申请的内存是否会自动回收掉呢?

如代码所示,列表在一扩一缩后,虽然回到了原样,但是所占用的内存空间可没有自动释放啊。其它的可变对象同理。

这就是 Python 的小秘密了,“胖子无法减重原理”:瘦子变胖容易,缩减身型也容易,但是体重减不掉,哈哈~~~

5、空字典不等于空字典!

使用 pop() 方法,只会缩减可变对象中的元素,但并不会释放已申请的内存空间。

还有个 clear() 方法,它会清空可变对象的所有元素,让我们试试看吧:

调用 clear() 方法,我们就获得了几个空对象。

在第一小节里,它们的内存大小已经被查验过了。(前面说过会考的,请默写回看下)

但是,如果这时再查验的话,你会惊讶地发现,这些空对象的大小跟前面查的并不完全一样!

空列表与空元组的大小不变,然而空字典(72)竟然比前面的空字典(240)要小很多!

也就是说,列表与元组在清空元素后,回到起点不变初心,然而,字典这家伙却是“赔了夫人又折兵”,不仅把“吃”进去的全吐出来了,还把自己的老本给亏掉了!

字典的这个秘密藏得挺深的,说实话我也是刚刚获知,百思不得其解……

以上就是 Python 在分配内存时的几个小秘密啦,看完之后,你是否觉得涨见识了呢?

你想明白了几个呢,又产生了多少新的谜团呢?欢迎留言一起交流哦~

对于那些没有充分解释的小秘密,今后我们再慢慢揭秘……

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