python内存文件
① python的内存管理机制
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XCCS_澍
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Python 的内存管理机制及调优手段？ 原创
2018-08-05 06:50:53
XCCS_澍
码龄7年
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内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。
一、引用计数：
引用计数是一种非常高效的内存管理手段， 当一个 Python 对象被引用时其引用计数增加 1， 当其不再被一个变量引用时则计数减 1. 当引用计数等于 0 时对象被删除。
二、垃圾回收 ：
1. 引用计数
引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1。如果引用被删除，对象的引用计数为 0，那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了
2. 标记清除
如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。
3. 分代回收
从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额外操作。
② python如何控制内存
python控制内存的方法：
一、对象的引用计数机制
二、垃圾回收机制
三、内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1、一个对象分配一个新名称
2、将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
1、使用del语句对对象别名显示的销毁
2、引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1、当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2、当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1、Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2、Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3、对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
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③ python 有办法将文件放到内存中么
Python的模块文件放在以下地方：默认的在安装文件的Lib\site-packages\路径下面；如果想自己控制这些模块的话，可以放在任何地方，然后把这个路径设置为环境变量即可。
④ python保存到ipap的文件是什么文件
python存储的文件类型：python存储的文件类型是根据你使用的open函数来确定的.
如果使用open打开txt文件，那么存储的就是txt文件，如果打开的是jpg文件，那么存储的就是jpg文件.
⑤ python如何进行内存管理
Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。
引用计数机制
简介
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
特性
1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时，该对象的引用计数都会增加。
2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(数字和字符串)，解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
垃圾回收机制
特性
1.当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2.垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
内存池机制
简介
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
内存池概念
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显着的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。
特性
1.Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
2.Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
3.Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。
4.对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
⑥ python存储是什么文件类型
python存储的文件类型：
python存储的文件类型是根据你使用的open函数来确定的，如果使用open打开txt文件，那么存储的就是txt文件，如果打开的是jpg文件，那么存储的就是jpg文件
示例如下：
打开txt文件
执行结果：
打开jpg文件：
执行结果：
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⑦ 如何用python快速读取几G以上的大文件
如果你没那么大的内存 解决方法有几个：
使用swap 一次性read()读取
系统层面分割大文件为数个小于系统内存的小文件，分别读取
使用python 按数据大小逐块读取，使用完数据即释放该部分内存：
whileTrue:
chunk_data=file_object.read(chunk_size)
ifnotchunk_data:
break
yieldchunk_data
⑧ 以下哪些是python程序中使用文件存储
count()h函数 count() db.close() 到此这篇关于python程序如何进行保存的文章就介绍到这了,更多相关python程序保存的方法内容请搜索python博。
计算机程序（Computer Program），港、台译做电脑程式。计算机程序是一组计算机能识别和执行的指令，运行于电子计算机上，满足人们某种需求的信息化工具。
它以某些程序设计语言编写，运行于某种目标结构体系上。
打个比方，程序就如同以英语（程序设计语言）写作的文章，要让一个懂得英语的人（编译器）同时也会阅读这篇文章的人（结构体系）来阅读、理解、标记这篇文章。
一般的，以英语文本为基础的计算机程序要经过编译、链接而成为人难以解读，但可轻易被计算机所解读的数字格式，然后放入运行。
为了使计算机程序得以运行，计算机需要加载代码，同时也要加载数据。从计算机的底层来说，这是由高级语言（例如Java，C/C++，C#等）代码转译成机器语言而被CPU所理解，进行加载。
如果您在一个符合大多数的计算机上，操作系统例如Windows、Linux等，加载并执行很多的程序，在这种情况下，每一个程序是一个单独的映射，并不是计算机上的所有可执行程序。
⑨ Python是怎样管理内存的
Python中的内存管理是由Python私有堆空间管理，所以Python对象和数据结构都位于私有堆中，程序员无法访问此私有堆，Python解释器负责处理这个问题。
Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成，核心API提供了一些程序员编写代码的工具。
Python还有一个内存的垃圾收集器，可以回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间。
⑩ python 最大能用多大内存
最大能用多大内存是操作系统的限制，跟python没有直接关系，因为python是没有限制的。
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC 这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido 认为是其非开放造成的。Guido 决心在Python 中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC 中闪现过但未曾实现的东西。
(10)python内存文件扩展阅读：
一个和其他大多数语言（如C）的区别就是，一个模块的界限，完全是由每行的首字符在这一行的位置来决定的（而C语言是用一对花括号{}来明确的定出模块的边界的，与字符的位置毫无关系）。这一点曾经引起过争议。
因为自从C这类的语言诞生后，语言的语法含义与字符的排列方式分离开来，曾经被认为是一种程序语言的进步。不过不可否认的是，通过强制程序员们缩进（包括if，for和函数定义等所有需要使用模块的地方），Python确实使得程序更加清晰和美观。