关于Python内存分配时的小秘密分享

Python  /  管理员 发布于 7年前   147

前言

Python 中的sys 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getsizeof() 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：

import sysa = [1, 2]b = [a, a] # 即 [[1, 2], [1, 2]]# a、b 都只有两个元素，所以直接占用的大小相等sys.getsizeof(a) # 结果：80sys.getsizeof(b) # 结果：80

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：

import syssys.getsizeof("")  # 49sys.getsizeof([])  # 64sys.getsizeof(())  # 48sys.getsizeof(set()) # 224sys.getsizeof(dict()) # 240# 作为参照：sys.getsizeof(1)  # 28sys.getsizeof(True) # 28

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<空元组 < 空字符串 < 空列表 < 空集合 < 空字典。

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？

import sysletters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"a = []for i in letters: a.append(i) print(f'{len(a)}, sys.getsizeof(a) = {sys.getsizeof(a)}') b = set()for j in letters: b.add(j) print(f'{len(b)}, sys.getsizeof(b) = {sys.getsizeof(b)}')c = dict()for k in letters: c[k] = k print(f'{len(c)}, sys.getsizeof(c) = {sys.getsizeof(c)}')

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：

# 静态创建对象set_1 = {1, 2, 3, 4}set_2 = {1, 2, 3, 4, 5}dict_1 = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}dict_2 = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5, 'f':6}sys.getsizeof(set_1) # 224sys.getsizeof(set_2) # 736sys.getsizeof(dict_1) # 240sys.getsizeof(dict_2) # 368

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：

list_1 = ['a', 'b']list_2 = ['a', 'b', 'c']list_3 = ['a', 'b', 'c', 'd']list_4 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']sys.getsizeof(list_1) # 80sys.getsizeof(list_2) # 88sys.getsizeof(list_3) # 96sys.getsizeof(list_4) # 104

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？

import sysa = [1, 2, 3, 4]sys.getsizeof(a) # 初始值：96a.append(5)  # 扩充后：[1, 2, 3, 4, 5]sys.getsizeof(a) # 扩充后：128a.pop()   # 缩减后：[1, 2, 3, 4]sys.getsizeof(a) # 缩减后：128

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：

import sysa = [1, 2, 3]b = {1, 2, 3}c = {'a':1, 'b':2, 'c':3}sys.getsizeof(a) # 88sys.getsizeof(b) # 224sys.getsizeof(c) # 240a.clear()  # 清空后：[]b.clear()  # 清空后：set()c.clear()  # 清空后：{}，也即 dict()

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，如果这时再去查验的话，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！

# 承接前面的清空操作：sys.getsizeof(a) # 64sys.getsizeof(b) # 224sys.getsizeof(c) # 72

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……

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家的支持。