Question

我最近遇到了关于python内存分配的this article。

在这个页面中，它描述了python的内存使用情况，并且在那里有一个显示整数列表的深度复制的示例。我自己在Python 2.7上做了基准测试

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
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     4   28.051 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def function():
     6   59.098 MiB   31.047 MiB       x = list(range(1000000))  # allocate a big list
     7  107.273 MiB   48.176 MiB       y = copy.deepcopy(x)
     8   99.641 MiB   -7.633 MiB       del x
     9   99.641 MiB    0.000 MiB       return y

所以直接删除x只删除x和所有对整数的引用到x吗？

这样做也无济于事（那么del x和del x [：]有什么区别？）：

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     4   28.047 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def function():
     6   59.094 MiB   31.047 MiB       x = list(range(1000000))  # allocate a big list
     7  107.270 MiB   48.176 MiB       y = copy.deepcopy(x)
     8   99.637 MiB   -7.633 MiB       del x[:]
     9   99.637 MiB    0.000 MiB       return y

与深度复制相反，如果我使用复制，删除后似乎内存恢复到新创建x时的先前状态

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     4   28.039 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def function():
     6   59.090 MiB   31.051 MiB       x = list(range(1000000))  # allocate a big list
     7   66.895 MiB    7.805 MiB       y = copy.copy(x)
     8   59.262 MiB   -7.633 MiB       del x[:]
     9   59.262 MiB    0.000 MiB       return y

对于dict：

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     4   28.051 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def function():
     6  100.523 MiB   72.473 MiB       x = dict((e, e) for e in xrange(1000000))
     7  183.398 MiB   82.875 MiB       y = copy.deepcopy(x)
     8  135.395 MiB  -48.004 MiB       del x
     9  135.395 MiB    0.000 MiB       return y

对于列表列表（与整数列表比较，我假设del x或del x [：]只删除堆上那个庞大的数组列表？）：

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     4   28.043 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def function():
     6  107.691 MiB   79.648 MiB       x = [[] for _ in xrange(1000000)]
     7  222.312 MiB  114.621 MiB       y = copy.deepcopy(x)
     8  214.680 MiB   -7.633 MiB       del x[:]
     9  214.680 MiB    0.000 MiB       return y

所以我想问：

那么如果没有办法要求归还整数占用的内存呢？整数也是一个对象吗？为什么内存根本没有被释放？只是整数不能声称？还是漂浮和串？对象引用也是？
为什么内存为-7 MB？是因为实现为数组列表的列表是从堆中释放出来的吗？
无论是列表还是字典，del x只能释放数据结构本身（我的意思是数组列表结构，或dict结构），但整数，对象引用可以标记为空闲，但不能回到系统？

在这个例子中，我如何或者如何在x中释放所有下划线列表？

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     4   28.047 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def function():
     6  248.008 MiB  219.961 MiB       x = [list(range(10)) for _ in xrange(1000000)]
     7  502.195 MiB  254.188 MiB       y = copy.deepcopy(x)
     8  494.562 MiB   -7.633 MiB       del x[:]
     9  494.562 MiB    0.000 MiB       return y

Answer 1

TL; DR

del不像C中那样释放变量，只是说你不再需要它。然后发生的是实现细节。

Rationalle

所以这里发生的事情是del 不空闲内存，它只是告诉python你完成了变量。具体做法是：

7.5。 del声明

del_stmt :: =“del”target_list

删除的递归定义非常类似于定义赋值的方式。这里有一些提示，而不是详细说明。

删除目标列表会从左到右递归删除每个目标。

删除名称将删除该名称与本地或全局名称空间的绑定，具体取决于名称是否出现在同一代码块中的全局语句中。如果名称未绑定，则将引发NameError异常。

删除属性引用，订阅和切片将传递给所涉及的主对象;删除切片通常等同于分配正确类型的空切片（但即使这是由切片对象确定的）。

请注意，没有提及释放内存。相反的是，你告诉python它可以做什么＆＃34;无论它想要什么＆＃34;带着那段记忆。在这种情况下，你的python实现（我假设是CPython）存储内存以供以后在内存缓存中使用。这允许python通过以后不需要分配更多内存来更快地运行。

实施例

考虑这个示例，我们del x，然后再次创建y的副本。请注意，第二次复制期间分配的内存量小于第一次复制期间分配的内存量。这是因为重用了内存。如果我们再次这样做，我们会发现在第三个副本中几乎没有任何内存被分配，因为python只是重新使用以前分配的内存：

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     4   34.777 MiB    0.000 MiB   @profile
     5                             def function():
     6   37.504 MiB    2.727 MiB       x = [list(range(10)) for _ in xrange(10000)]
     7   40.773 MiB    3.270 MiB       y = copy.deepcopy(x)
     8   40.773 MiB    0.000 MiB       del x
     9   41.820 MiB    1.047 MiB       y2 = copy.deepcopy(y)
    10   41.820 MiB    0.000 MiB       del y2
    11   41.824 MiB    0.004 MiB       y3 = copy.deepcopy(y)
    12   41.824 MiB    0.000 MiB       return y

来源

优秀＆＃34;博客＆＃34;：http://www.evanjones.ca/memoryallocator/

http://effbot.org/pyfaq/why-doesnt-python-release-the-memory-when-i-delete-a-large-object.htm

理解python内存分配并释放

1 个答案:

TL; DR

Rationalle

实施例

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