python控制内存的方法：
第一段：对象的引用计数机制
第二段：垃圾回收机制
第三段：内存池机制
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
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
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.
第二段：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.
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.
更多Python知识请关注Python视频教程栏目.
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.
垃圾回收机制
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.
内存池机制
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.这样做最显著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.
①Python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.
用psutil包
cpu:
import?psutil
psutil.cpu_times()
...??psutil.cpu_percent(interval=1)
...
...??psutil.cpu_percent(interval=1,?percpu=True)
...??psutil.cpu_times_percent(interval=1,?percpu=False)
psutil.cpu_count()
psutil.cpu_count(logical=False)
内存：
psutil.virtual_memory()
psutil.swap_memory()
在python中可以用id()函数获取对象的内存地址.
#例如：
以上就是土嘎嘎小编为大家整理的python获取函数内存相关主题介绍,如果您觉得小编更新的文章只要能对粉丝们有用,就是我们最大的鼓励和动力,不要忘记讲本站分享给您身边的朋友哦！！