重新分配会从Python中的内存中删除以前的值吗？

Question

>>p = 5
>>id(p)
140101523888800
>>p = 5.56
>>id(p)
140100617985840

我知道在将新值分配给现有变量时，它指向存储新值的内存中的新位置。但我的问题是，包含先前值5的内存位置是否仍然存在？ 如果是，在几次重新分配后，它是否会导致内存溢出？

Answer 1

如果没有指定特定的python版本/实现，你就无法提出这样的问题。如果你正在谈论参考实现（CPython），你可以查看py {@}的reference或this one。

具体做法是：

  

重要的是要理解Python堆的管理是由解释器本身执行的，并且用户无法控制它

因此无法回答内存位置是否仍然有效。我们可以谈论的是垃圾收集器是否会收集对象。由于CPython依赖于引用计数，因此当您为p分配不同的值时，原始值上的引用计数减1。如果该引用计数降至零，则垃圾收集器将收集该对象。这意味着内存位置可用于某些其他对象或，可能python会将该内存返回给操作系统。作为用户，您无法控制python解释器将采取哪些操作（或何时）。

基本上，python解释器会处理防止内存泄漏/内存溢出等所需的所有细节。作为一名python程序员，您不必像所需的那样担心这些细节。如果您使用C等较低级别的语言进行编码，请担心它们。

Answer 2

基本上，您需要了解变量是如何引用该值的。分配值时，它并不拥有该值。如果变量p引用5，它只是表示它有5个。一旦你重新引用5.56，你的元素5就会消失，只会引用新元素。确保了解它是如何被引用的。

>>p = 5 #variable p is referencing to value 5
>>id(p) 
140101523888800 
>>p = 5.56 #same variable p is referencing to the new value 5.56
>>id(p)
140100617985840