語言的內(nèi)存管理是語言設(shè)計(jì)的一個(gè)重要方面。它是決定語言性能的重要因素。無論是C語言的手工管理，還是Java的垃圾回收，都成為語言最重要的特征。這里以Python語言為例子，說明一門動(dòng)態(tài)類型的、面向?qū)ο蟮恼Z言的內(nèi)存管理方式。

對(duì)象的內(nèi)存使用

賦值語句是語言最常見的功能了。但即使是最簡單的賦值語句，也可以很有內(nèi)涵。Python的賦值語句就很值得研究。

a = 1

? ? ? ?整數(shù)1為一個(gè)對(duì)象。而a是一個(gè)引用。利用賦值語句，引用a指向?qū)ο?。Python是動(dòng)態(tài)類型的語言(參考 動(dòng)態(tài)類型 )，對(duì)象與引用分離。Python像使用“筷子”那樣，通過引用來接觸和翻動(dòng)真正的食物——對(duì)象。

引用和對(duì)象?

為了探索對(duì)象在內(nèi)存的存儲(chǔ)，我們可以求助于Python的內(nèi)置函數(shù) id() 。它用于返回對(duì)象的身份(identity)。其實(shí)，這里所謂的身份，就是該對(duì)象的 內(nèi)存地址 。

a = 1?

? ? ? ?print(id(a))
? ? ? ?print(hex(id(a)))
? ? ? ?在我的計(jì)算機(jī)上，它們返回的是:

11246696
? ? ? ?'0xab9c68'

? ? ? ?分別為內(nèi)存地址的十進(jìn)制和十六進(jìn)制表示。?

在Python中，整數(shù)和短小的字符，Python都會(huì)緩存這些對(duì)象，以便重復(fù)使用。當(dāng)我們創(chuàng)建多個(gè)等于1的引用時(shí)，實(shí)際上是讓所有這些引用指向同一個(gè)對(duì)象。

a = 1
? ? ? ?b = 1?
? ? ? ?print(id(a))
? ? ? ?print(id(b))

? ? ? ?上面程序返回

11246696?
? ? ? ?11246696

? ? ? ?可見a和b實(shí)際上是指向同一個(gè)對(duì)象的兩個(gè)引用。

為了檢驗(yàn)兩個(gè)引用指向同一個(gè)對(duì)象，我們可以用 is 關(guān)鍵字。is用于判斷兩個(gè)引用所指的對(duì)象是否相同。

? ? ? ?# Truea = 1 b = 1 print(a is b) # True a = "good" b = "good" print(a is b) # False a = "very good morning" b = "very good morning" print(a is b) # False a = [] b = [] print(a is b)

? ? ? ?上面的注釋為相應(yīng)的運(yùn)行結(jié)果?？梢钥吹?，由于Python緩存了整數(shù)和短字符串，因此每個(gè)對(duì)象只存有一份。比如，所有整數(shù)1的引用都指向同一對(duì)象。即使使用賦值語句，也只是創(chuàng)造了新的引用，而不是對(duì)象本身。長的字符串和其它對(duì)象可以有多個(gè)相同的對(duì)象，可以使用賦值語句創(chuàng)建出新的對(duì)象。

? ? ? ?在Python中，每個(gè)對(duì)象都有存有指向該對(duì)象的引用總數(shù)，即 引用計(jì)數(shù) (reference count)。

我們可以使用 sys 包中的 getrefcount() ，來查看某個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)。需要注意的是，當(dāng)使用某個(gè)引用作為參數(shù)，傳遞給getrefcount()時(shí)，參數(shù)實(shí)際上創(chuàng)建了一個(gè)臨時(shí)的引用。因此，getrefcount()所得到的結(jié)果，會(huì)比期望的多1。

? ? ? ?from sys import getrefcount a = [1, 2, 3] print(getrefcount(a)) b = a print(getrefcount(b))
由于上述原因，兩個(gè)getrefcount將返回2和3，而不是期望的1和2。

? ? ? ?對(duì)象引用對(duì)象

Python的一個(gè)容器對(duì)象(container)，比如表、詞典等，可以包含多個(gè)對(duì)象。實(shí)際上，容器對(duì)象中包含的并不是元素對(duì)象本身，是指向各個(gè)元素對(duì)象的引用。

我們也可以自定義一個(gè)對(duì)象，并引用其它對(duì)象:

? ? ? ?class from_obj(object):???? def __init__(self, to_obj):???????? self.to_obj = to_obj b = [1,2,3] a = from_obj(b) print(id(a.to_obj)) print(id(b))

? ? ? ?可以看到，a引用了對(duì)象b。

? ? ? ?對(duì)象引用對(duì)象，是Python最基本的構(gòu)成方式。即使是a = 1這一賦值方式，實(shí)際上是讓詞典的一個(gè)鍵值"a"的元素引用整數(shù)對(duì)象1。該詞典對(duì)象用于記錄所有的全局引用。該詞典引用了整數(shù)對(duì)象1。我們可以通過內(nèi)置函數(shù) globals() 來查看該詞典。?

當(dāng)一個(gè)對(duì)象A被另一個(gè)對(duì)象B引用時(shí)，A的引用計(jì)數(shù)將增加1。

? ? ? ?from sys import getrefcount a = [1, 2, 3] print(getrefcount(a)) b = [a, a] print(getrefcount(a))

? ? ? ?
? ? ? ?由于對(duì)象b引用了兩次a，a的引用計(jì)數(shù)增加了2。

? ? ? ?容器對(duì)象的引用可能構(gòu)成很復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。我們可以用objgraph包來繪制其引用關(guān)系，比如

? ? ? ?x = [1, 2, 3] y = [x, dict(key1=x)] z = [y, (x, y)] import objgraph objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')

objgraph是Python的一個(gè)第三方包。安裝之前需要安裝xdot。

sudo apt-get install xdot sudo pip install objgraph

? ? ? ?objgraph官網(wǎng)?

兩個(gè)對(duì)象可能相互引用，從而構(gòu)成所謂的 引用環(huán) (reference cycle)。

a = []
? ? ? ?b = [a]
? ? ? ?a.append(b)

? ? ? ?即使是一個(gè)對(duì)象，只需要自己引用自己，也能構(gòu)成引用環(huán)。

a = []
? ? ? ?a.append(a)
? ? ? ?print(getrefcount(a))

? ? ? ?引用環(huán)會(huì)給垃圾回收機(jī)制帶來很大的麻煩，我將在后面詳細(xì)敘述這一點(diǎn)。?