Python的优化机制与垃圾回收机制

大家好，我是杨数Tos，这是《从零基础到大神》系列课程的第12篇文章，第二阶段的课程：Python基础知识：Python的优化机制与垃圾回收机制（上篇）。

学习本课程，建议先看一遍：【计算机基础知识】课程。

一、Python变量值的3个特征

我们声明一个变量x =“杨数Tos”，这里的字符串“杨数Tos”就是变量的值，而这个变量值具有3个特性；

1、变量值的内存地址

在我们眼里看到的变量值是一串文字、或者是数字，但在计算机存放的变量值统统都是一串串和1组成的二进制数值；而这些数值存放在内存或硬盘中都会有各自的独立地址；

Python中提供了一个方法可以查看变量值在内存中的地址：id（变量名）；

使用方法如下：

2、变量值的数据类型

我们看到的文字、数字都是不同的数据类型，Python中也会根据不同的数据，赋予变量值相应的数据类型；Python中提供了一个查看变量值数据类型的方法：type（变量名）；

使用方法看上一张图片。

3、变量值本身

变量值就是指变量值自己；

二、什么是内存溢出？

硬盘、内存都是有存储容量的，比如：1G、500G之类的容量；平常我们的内存都2G到8G之间，如果我们在使用计算机的过程中，产生了大量的垃圾数据又没有及时清理，将我们的内存空间挤爆，计算机就会发出内存空间不足的警报；这就是内存溢出！

比如：我们使用了1年多的手机变得很卡，很大原因就是因为运行内存不足的问题。

三、Python的优化机制

1、小整数池机制

小整数池机制是Python的一种内存优化机制，Python解释器在启动时，会预先向内存申请一个空间，把常用的小整数（从-5到256）预先存放在内存空间中，方便程序调用；

如果有多个变量都指向同一个小整数，Python解释器会将所有变量都指向同一个内存地址，以减少内存空间的占用。

所以在使用Pycharm会比较卡，就是因为Pycharm在启动时，会预先申请许多变量、框架的调用的内存空间；（对于新手，实际上这些内存空间暂时用不上）

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