python 函數(shù)參數(shù)類型

python 的函數(shù)參數(shù)類型分為4種：

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1.位置參數(shù)：調用函數(shù)時根據(jù)函數(shù)定義的參數(shù)位置來傳遞參數(shù)，位置參數(shù)也可以叫做必要參數(shù)，函數(shù)調用時必須要傳的參數(shù)。

當參數(shù)滿足函數(shù)必要參數(shù)傳參的條件，函數(shù)能夠正常執(zhí)行：

add(1,2) #兩個參數(shù)的順序必須一一對應，且少一個參數(shù)都不可以

當我們運行上面的程序,輸出:

當函數(shù)需要兩個必要參數(shù)，但是調用函數(shù)只給了一個參數(shù)時，程序會拋出異常

add(1)

當我們運行上面的程序,輸出：

當函數(shù)需要兩個必要參數(shù)，但是調用函數(shù)只給了三個參數(shù)時，程序會拋出異常

add(1,2,3)

當我們運行上面的程序,輸出

2.關鍵字參數(shù)：用于函數(shù)調用，通過“鍵-值”形式加以指定。可以讓函數(shù)更加清晰、容易使用，同時也清除了參數(shù)的順序需求。

add(1,2) # 這種方式傳參，必須按順序傳參：x對應1，y對應:2

add(y=2,x=1) #以關健字方式傳入參數(shù)（可以不按順序）

正確的調用方式

add(x=1, y=2)

add(y=2, x=1)

add(1, y=2)

以上調用方式都是允許的，能夠正常執(zhí)行

錯誤的調用方式

add(x=1, 2)

add(y=2, 1)

以上調用都會拋出SyntaxError 異常

上面例子可以看出：有位置參數(shù)時，位置參數(shù)必須在關鍵字參數(shù)的前面，但關鍵字參數(shù)之間不存在先后順序的

3.默認參數(shù)：用于定義函數(shù)，為參數(shù)提供默認值，調用函數(shù)時可傳可不傳該默認參數(shù)的值，所有位置參數(shù)必須出現(xiàn)在默認參數(shù)前，包括函數(shù)定義和調用，有多個默認參數(shù)時，調用的時候，既可以按順序提供默認參數(shù)，也可以不按順序提供部分默認參數(shù)。當不按順序提供部分默認參數(shù)時，需要把參數(shù)名寫上

默認參數(shù)的函數(shù)定義

上面示例第一個是正確的定義位置參數(shù)的方式，第二個是錯誤的，因為位置參數(shù)在前，默認參數(shù)在后

def add1(x=1,y) 的定義會拋出如下異常

默認參數(shù)的函數(shù)調用

注意：定義默認參數(shù)默認參數(shù)最好不要定義為可變對象，容易掉坑

不可變對象：該對象所指向的內存中的值不能被改變，int,string,float,tuple

可變對象，該對象所指向的內存中的值可以被改變，dict,list

這里只要理解一下這個概念就行或者自行百度，后續(xù)會寫相關的專題文章講解

舉一個簡單示例

4.可變參數(shù)區(qū)別:定義函數(shù)時，有時候我們不確定調用的時候會多少個參數(shù),j就可以使用可變參數(shù)

可變參數(shù)主要有兩類：

*args: (positional argument) 允許任意數(shù)量的可選位置參數(shù)(參數(shù)),將被分配給一個元組, 參數(shù)名前帶*，args只是約定俗成的變量名，可以替換其他名稱

**kwargs：(keyword argument) 允許任意數(shù)量的可選關鍵字參數(shù)，,將被分配給一個字典，參數(shù)名前帶**，kwargs只是約定俗成的變量名，可以替換其他名稱

*args 的用法

args 是用來傳遞一個非鍵值對的可變數(shù)量的參數(shù)列表給函數(shù)

語法是使用 符號的數(shù)量可變的參數(shù); 按照慣例,通常是使用arg這個單詞，args相當于一個變量名，可以自己定義的

在上面的程序中,我們使用* args作為一個可變長度參數(shù)列表傳遞給add()函數(shù)。 在函數(shù)中,我們有一個循環(huán)實現(xiàn)傳遞的參數(shù)計算和輸出結果。

還可以直接傳遞列表或者數(shù)組的方式傳遞參數(shù),以數(shù)組或者列表方式傳遞參數(shù)名前面加（*） 號

理解* * kwargs

**kwargs 允許你將不定長度的鍵值對, 作為參數(shù)傳遞給函數(shù)，這些關鍵字參數(shù)在函數(shù)內部自動組裝為一個dict

下篇詳細講解 *args, **kwargs 的參數(shù)傳遞和使用敬請關注

python查看對象內存地址的函數(shù)

在python中可以用id()函數(shù)獲取對象的內存地址。

#例如：

object = 1 + 2

print(id(object)) #4304947776

python的內存駐留機制（小數(shù)據(jù)池）

python的內存駐留機制，是一種節(jié)省內存的方案，它將int, str, bool類型的數(shù)據(jù)做成小數(shù)據(jù)池。當程序要創(chuàng)建字符串等對象前會先檢查池中是否有滿足的字符串。

駐留機制節(jié)省大量的重復內存。在內部，小數(shù)據(jù)池是由一個全局的dict 維護，該字典中的對象成了單例模式，從而節(jié)省內存。

變量 interned 就是全局存放字符串池的字典的變量名 interned = PyDict_New() ，為了讓 intern 機制中的字符串不被回收，設置字典時 PyDict_SetDefault(interned, s, s); 將字符串作為鍵同時也作為值進行設置，這樣對于字符串對象的引用計數(shù)就會進行兩次 +1 操作，這樣存于字典中的對象在程序結束前永遠不會為 0，這也是 y_REFCNT(s) -= 2; 將計數(shù)減 2 的原因。

從函數(shù)參數(shù)中可以看到其實字符串對象還是被創(chuàng)建了，內部其實始終會為字符串創(chuàng)建對象，但經過 inter 機制檢查后，臨時創(chuàng)建的字符串會因引用計數(shù)為 0 而被銷毀，臨時變量在內存中曇花一現(xiàn)然后迅速消失。

指定要駐留的字符串：

為什么要進行字符串駐留呢？

總結：

系統(tǒng)維護一個interned全局字典，記錄已被駐留的字符串對象，當新字符串a對象需要駐留時，先在interned中查找是否存在，若存在則指向已存在的字符串對象，a對象的引用計數(shù)減1，若不存在，則記錄a對象到interned中。

python怎么進行內存管理的？

一、對象的引用計數(shù)機制

python內部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內存中的對象，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

引用計數(shù)減少的情況：

1. 使用del語句對對象別名顯示的銷毀

2. 引用超出作用域或被重新賦值

sys.getrefcount()函數(shù)可以獲得對象的當前引用計數(shù)

多數(shù)情況下，引用計數(shù)比你猜測的要大得多。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存，以便節(jié)約內存。

二、垃圾回收

當一個對象的引用計數(shù)歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。當兩個對象a 和b 相互引用時，del語句可以減少a和b的引用次數(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用，因此引用計數(shù)不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄漏）。為解決這一問題，解釋器會定期執(zhí)行一個循環(huán)檢測器，搜索不可訪問對象的循環(huán)并刪除它們。

三、內存池機制

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

1. Pymalloc機制。為了加速python的執(zhí)行效率，python引入了一個內存池機制，用于管理對小塊內存的申請和釋放。

2. python中所有小于256個字節(jié)的對象都使用pymalloc實現(xiàn)的分配器，而大的對象則使用系統(tǒng)的malloc。

3. 對于python對象，如整數(shù)，浮點數(shù)和list，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享它們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數(shù)，用于緩存這些整數(shù)的內存就不能再分配給浮點數(shù)。

python如何控制內存

python控制內存的方法：

一、對象的引用計數(shù)機制

二、垃圾回收機制

三、內存池機制

一、對象的引用計數(shù)機制

Python內部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內存中的對象，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）

引用計數(shù)減少的情況：

1、使用del語句對對象別名顯示的銷毀

2、引用超出作用域或被重新賦值 sys.getrefcount( )函數(shù)可以獲得對象的當前引用計數(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存，以便節(jié)約內存。

二、垃圾回收

1、當一個對象的引用計數(shù)歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。

2、當兩個對象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用，因此引用計數(shù)不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執(zhí)行一個循環(huán)檢測器，搜索不可訪問對象的循環(huán)并刪除它們。

三、內存池機制

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

1、Pymalloc機制。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內存池機制，用于管理對小塊內存的申請和釋放。

2、Python中所有小于256個字節(jié)的對象都使用pymalloc實現(xiàn)的分配器，而大的對象則使用系統(tǒng)的malloc。

3、對于Python對象，如整數(shù)，浮點數(shù)和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數(shù)，用于緩存這些整數(shù)的內存就不能再分配給浮點數(shù)。

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python內存管理機制

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。實際上，對于每個對象，python會分配一塊內存空間去存儲它。

那么python是如何進行內存分配，如何進行內存管理，又是如何釋放內存的呢？

總結起來有一下幾個方面：引用計數(shù)，垃圾回收，內存池機制

python內部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內存中的對象，Python內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)調用結束） 比如上面的foo(x)函數(shù)結束時，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，也無法釋放其內存空間，因為他們依然在被引用。深入解釋就是，循環(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，才會自動釋放其內存，所以這里無法釋放p和d的內存空間

垃圾回收機制: ① 引用計數(shù) , ②標記清除 , ③分帶回收

引用計數(shù)也是一種垃圾收集機制, 而且也是一種最直觀, 最簡單的垃圾收集技術.當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)機制就不再起作用了)

優(yōu)點:簡單實時性，缺點：維護引用計數(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).

標記清除算法也有明顯的缺點：清除非活動的對象前它必須順序掃描整個堆內存，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，可以認為，這樣的對象不需要經?；厥?，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，當清理后有引用的對象依然存在，此時他會進入2代集合，同理2代集合清理的時候存在的對象會進入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，當清理10次一代垃圾后會清理一次2代垃圾，當清理10次2代垃圾后會清理3代垃圾。

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

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

Python中有分為大內存和小內存：（256K為界限分大小內存）

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

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

在運行py程序的時候，解釋器會專門分配一塊空白的內存，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存區(qū)域，已存在，則指向已存在的內存，不存在，則會在大整數(shù)池中分配一塊內存存放此字符串

網站欄目：python內存函數(shù),python的內存
網頁鏈接：http://chinadenli.net/article46/hsceeg.html

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