用戶在編輯中可以使用3種操作方式來創(chuàng) 建—個新的工作薄,請詳細(xì)寫出哪三種操？

從三個方面來說：一對象的引用計數(shù)機(jī)制，二垃圾回收機(jī)制，三內(nèi)存池機(jī)制。

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一、對象的引用計數(shù)機(jī)制

Python內(nèi)部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內(nèi)存中的對象，所有對象都有引用計數(shù)。

引用計數(shù)增加的情況：

1、一個對象分配一個新名稱

2、將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）

sys.getrefcount( )函數(shù)可以獲得對象的當(dāng)前引用計數(shù)；多數(shù)情況下，引用計數(shù)比你猜測得要大得多。對于不可變數(shù)據(jù)（如數(shù)字和字符串），解釋器會在程序的不同部分共享內(nèi)存，以便節(jié)約內(nèi)存。

二、垃圾回收機(jī)制

1、當(dāng)一個對象的引用計數(shù)歸零時，它將被垃圾收集機(jī)制處理掉。

2、當(dāng)兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數(shù)，并銷毀用于引用底層對象的名稱。然而由于每個對象都包含一個對其他對象的應(yīng)用，因此引用計數(shù)不會歸零，對象也不會銷毀。

三、內(nèi)存池機(jī)制

Python提供了對內(nèi)存的垃圾收集機(jī)制，但是它將不用的內(nèi)存放到內(nèi)存池而不是返回給操作系統(tǒng)。

Pymalloc機(jī)制。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內(nèi)存池機(jī)制，用于管理對小塊內(nèi)存的申請和釋放。Python中所有小于256個字節(jié)的對象都使用pymalloc實(shí)現(xiàn)的分配器，而大的對象則使用系統(tǒng)的malloc。

擴(kuò)展資料：

Python使用y if cond else x表示條件表達(dá)式。意思是當(dāng)cond為真時，表達(dá)式的值為y，否則表達(dá)式的值為x。相當(dāng)于C++和Java里的cond?y:x。

Python區(qū)分列表(list)和元組(tuple)兩種類型。list的寫法是[1,2,3]，而tuple的寫法是(1,2,3)。可以改變list中的元素，而不能改變tuple。在某些情況下，tuple的括號可以省略。tuple對于賦值語句有特殊的處理。

Python使用'(單引號)和"(雙引號)來表示字符串。與Perl、Unix Shell語言或者Ruby、Groovy等語言不一樣，兩種符號作用相同。一般地，如果字符串中出現(xiàn)了雙引號，就使用單引號來表示字符串;反之則使用雙引號。如果都沒有出現(xiàn)，就依個人喜好選擇。

出現(xiàn)在字符串中的\(反斜杠)被解釋為特殊字符，比如\n表示換行符。表達(dá)式前加r指示Python不解釋字符串中出現(xiàn)的\。這種寫法通常用于編寫正則表達(dá)式或者Windows文件路徑。

參考資料來源：百度百科-Python

python面試題總結(jié)1-內(nèi)存管理機(jī)制

（1）.引用計數(shù)

（2）. 垃圾回收

(3）. 內(nèi)存池機(jī)制

在python中每創(chuàng)建一個對象，對應(yīng)的會有一個引用計數(shù)，當(dāng)發(fā)生賦值操作如a=b，對應(yīng)的b的引用計數(shù)會自動加1，當(dāng)引用的對象被清除或者函數(shù)結(jié)束時，引用計數(shù)會自動減1。

在python中使用引用計數(shù)，標(biāo)記清楚，分代回收三種方式進(jìn)行垃圾回收。

其中，引用計數(shù)當(dāng)對象的引用計數(shù)歸0時，對象會自動被清除。標(biāo)記清除機(jī)制是首先遍歷所有對象，如果對象可達(dá)，就說明有變量引用它，則標(biāo)記其為可達(dá)的。如果不可達(dá)，則對其進(jìn)行清除。分代回收是當(dāng)對象創(chuàng)建時被標(biāo)記為第0代，經(jīng)過一次垃圾回收之后，余下的對象被標(biāo)記為第1代，最高為第2代。其原理是，對象的生存期越長，月可能不是垃越。

ython語言雖然提供了對內(nèi)存的垃圾收集機(jī)制，但實(shí)際上它將不用的內(nèi)存放到內(nèi)存池而不是返回給操作系統(tǒng)，所以就有了以下：

1 Pymalloc機(jī)制；這個主要是為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內(nèi)存池機(jī)制，用于管理，為了對小塊內(nèi)存的申請和釋放。

2 Python中所有小于256個字節(jié)的對象都是依靠pymalloc分配器來實(shí)現(xiàn)的，而稍大的對象用的則是系統(tǒng)的malloc。

3 對于Python對象，比如整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)和List這些，都有自己獨(dú)立的內(nèi)存池，對象間并不共享他們的內(nèi)存池。換句話說就是，假設(shè)你分配并且釋放了大量的整數(shù)，那么用于緩存這些整數(shù)的內(nèi)存就不能再分配給浮點(diǎn)數(shù)。

Python如何進(jìn)行內(nèi)存管理

Python的內(nèi)存管理，一般從以下三個方面來說：

1)對象的引用計數(shù)機(jī)制(四增五減)

2)垃圾回收機(jī)制(手動自動，分代回收)

3)內(nèi)存池機(jī)制(大m小p)

1)對象的引用計數(shù)機(jī)制

要保持追蹤內(nèi)存中的對象，Python使用了引用計數(shù)這一簡單的技術(shù)。sys.getrefcount(a)可以查看a對象的引用計數(shù)，但是比正常計數(shù)大1，因?yàn)檎{(diào)用函數(shù)的時候傳入a，這會讓a的引用計數(shù)+1

2)垃圾回收機(jī)制

吃太多，總會變胖，Python也是這樣。當(dāng)Python中的對象越來越多，它們將占據(jù)越來越大的內(nèi)存。不過你不用太擔(dān)心Python的體形，它會在適當(dāng)?shù)臅r候“減肥”，啟動垃圾回收(garbage

collection)，將沒用的對象清除

從基本原理上，當(dāng)Python的某個對象的引用計數(shù)降為0時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被回收的垃圾了

比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數(shù)變?yōu)?。如果引用被刪除，對象的引用計數(shù)為0，那么該對象就可以被垃圾回收。

然而，減肥是個昂貴而費(fèi)力的事情。垃圾回收時，Python不能進(jìn)行其它的任務(wù)。頻繁的垃圾回收將大大降低Python的工作效率。如果內(nèi)存中的對象不多，就沒有必要總啟動垃圾回收。

所以，Python只會在特定條件下，自動啟動垃圾回收。當(dāng)Python運(yùn)行時，會記錄其中分配對象(object

allocation)和取消分配對象(object deallocation)的次數(shù)。當(dāng)兩者的差值高于某個閾值時，垃圾回收才會啟動。

我們可以通過gc模塊的get_threshold()方法，查看該閾值。

3)內(nèi)存池機(jī)制

Python中有分為大內(nèi)存和小內(nèi)存：(256K為界限分大小內(nèi)存)

1、大內(nèi)存使用malloc進(jìn)行分配

2、小內(nèi)存使用內(nèi)存池進(jìn)行分配

python中的內(nèi)存管理機(jī)制都有兩套實(shí)現(xiàn)，一套是針對小對象，就是大小小于256K時，pymalloc會在內(nèi)存池中申請內(nèi)存空間;當(dāng)大于256K時，則會直接執(zhí)行系統(tǒng)的malloc的行為來申請內(nèi)存空間。

python內(nèi)存管理機(jī)制

由于python中萬物皆對象，所以python的存儲問題是對象的存儲問題。實(shí)際上，對于每個對象，python會分配一塊內(nèi)存空間去存儲它。

那么python是如何進(jìn)行內(nèi)存分配，如何進(jìn)行內(nèi)存管理，又是如何釋放內(nèi)存的呢？

總結(jié)起來有一下幾個方面：引用計數(shù)，垃圾回收，內(nèi)存池機(jī)制

python內(nèi)部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內(nèi)存中的對象，Python內(nèi)部記錄了對象有多少個引用，即引用計數(shù)

1、對象被創(chuàng)建 a= 'abc'

2、對象被引用 b =a

3、對象被其他的對象引用 li = [1,2,a]

4、對象被作為參數(shù)傳遞給函數(shù)：foo(x)

1、變量被刪除 del a 或者 del b

2、變量引用了其他對象 b = c 或者 a = c

3、變量離開了所在的作用域（函數(shù)調(diào)用結(jié)束） 比如上面的foo(x)函數(shù)結(jié)束時，x指向的對象引用減1。

4、在其他的引用對象中被刪除（移除） li.remove(a)

5、窗口對象本身被銷毀：del li，或者窗口對象本身離開了作用域。

即對象p中的屬性引用d，而對象d中屬性同時來引用p，從而造成僅僅刪除p和d對象，也無法釋放其內(nèi)存空間，因?yàn)樗麄円廊辉诒灰谩Ｉ钊虢忉尵褪牵h(huán)引用后，p和d被引用個數(shù)為2，刪除p和d對象后，兩者被引用個數(shù)變?yōu)?，并不是0，而python只有在檢查到一個對象的被引用個數(shù)為0時，才會自動釋放其內(nèi)存，所以這里無法釋放p和d的內(nèi)存空間

垃圾回收機(jī)制: ① 引用計數(shù) , ②標(biāo)記清除 , ③分帶回收

引用計數(shù)也是一種垃圾收集機(jī)制, 而且也是一種最直觀, 最簡單的垃圾收集技術(shù).當(dāng)python某個對象的引用計數(shù)降為 0 時, 說明沒有任何引用指向該對象, 該對象就成為要被回收的垃圾了.(如果出現(xiàn)循環(huán)引用的話, 引用計數(shù)機(jī)制就不再起作用了)

優(yōu)點(diǎn):簡單實(shí)時性，缺點(diǎn)：維護(hù)引用計數(shù)消耗資源，且無法解決循環(huán)引用。

如果兩個對象的引用計數(shù)都為 1 , 但是僅僅存在他們之間的循環(huán)引用,那么這兩個對象都是需要被回收的, 也就是說 它們的引用計數(shù)雖然表現(xiàn)為非 0 , 但實(shí)際上有效的引用計數(shù)為 0 ,.所以先將循環(huán)引用摘掉, 就會得出這兩個對象的有效計數(shù).

標(biāo)記清除算法也有明顯的缺點(diǎn)：清除非活動的對象前它必須順序掃描整個堆內(nèi)存，哪怕只剩下小部分活動對象也要掃描所有對象。

為了提高效率，有很多對象，清理了很多次他依然存在，可以認(rèn)為，這樣的對象不需要經(jīng)常回收，可以把它分到不同的集合，每個集合回收的時間間隔不同。簡單的說這就是python的分代回收。

具體來說，python中的垃圾分為1，2，3代，在1代里的對象每次回收都會去清理，當(dāng)清理后有引用的對象依然存在，此時他會進(jìn)入2代集合，同理2代集合清理的時候存在的對象會進(jìn)入3代集合。

每個集合的清理時間如何分配：會先清理1代垃圾，當(dāng)清理10次一代垃圾后會清理一次2代垃圾，當(dāng)清理10次2代垃圾后會清理3代垃圾。

在Python中，許多時候申請的內(nèi)存都是小塊的內(nèi)存，這些小塊內(nèi)存在申請后，很快又會被釋放，當(dāng)創(chuàng)建大量消耗小內(nèi)存的對象時，頻繁調(diào)用new/malloc會導(dǎo)致大量的內(nèi)存碎片，致使效率降低。

內(nèi)存池的概念就是預(yù)先在內(nèi)存中申請一定數(shù)量的，大小相等的內(nèi)存塊留作備用，當(dāng)有新的內(nèi)存需求時，就先從內(nèi)存池中分配內(nèi)存給這個需求，不夠了之后再申請新的內(nèi)存。這樣做最顯著的優(yōu)勢就是能夠減少內(nèi)存碎片，提升效率。

Python中有分為大內(nèi)存和小內(nèi)存：（256K為界限分大小內(nèi)存）

大小小于256kb時，pymalloc會在內(nèi)存池中申請內(nèi)存空間，當(dāng)大于256kb，則會直接執(zhí)行 new/malloc 的行為來申請新的內(nèi)存空間

在python中 -5到256之間的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會默認(rèn)給每個數(shù)字分配一個內(nèi)存區(qū)域，其后有賦值時都會指向固定的已分配的內(nèi)存區(qū)域

在運(yùn)行py程序的時候，解釋器會專門分配一塊空白的內(nèi)存，用來存放純單詞字符組成的字符串（數(shù)字，字母，下劃線）

字符串賦值時，會先去查找要賦值的字符串是否已存在于內(nèi)存區(qū)域，已存在，則指向已存在的內(nèi)存，不存在，則會在大整數(shù)池中分配一塊內(nèi)存存放此字符串

文章題目：python引用計數(shù)函數(shù) python寫函數(shù),計算傳入數(shù)字參數(shù)的和
標(biāo)題來源：http://chinadenli.net/article34/hpicse.html

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