Python中变量的内存分配方式是怎样的？

Question

举个例子，我有以下Python代码：

>>> x = 9.89

现在我知道类型将在运行时动态确定为浮点型，但我不确定内存是如何分配的。在确定类型后，是否会动态分配大小为float的内存？分配的内存量是否总是相同的？

- tpm900

Answer 1

这里涉及到的都是CPython实现的细节，其他实现可能会有不同的行为。

对于变量，内存分配与其引用的对象类型完全独立。无论你赋值x = []、x = 5还是x = SomeCrazyHugeThing()，该值不会影响分配给x的内存。局部变量在进入函数调用时分配为Python栈帧的f_localsplus中的PyObject *; 其他变量在第一次赋值时作为相应命名空间的字典条目“分配”为dict。（疯狂的元类和exec操作可能以奇怪的方式更改此内容，但我们不会深入讨论这些。）

这只是针对变量的情况。对象，例如9.89表达式计算得出的float实例，是以不同方式分配的。每个类型在创建类型的实例时负责分配内存，并在需要时重新分配或释放它，当对象增长、缩小或销毁时。执行此操作的方式取决于类型。

请注意，对象创建的时间可能会令人惊讶。例如，在x = 9.89中，Python在编译该语句的字节码时创建（并分配内存给）一个float对象。在字节码执行期间，Python只需检索现有的float；不会分配新的float。

- user2357112

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如果有人给这个帖子点了踩，留下一些他们认为它错在哪里的指示，那就太好了。 - user2357112

Answer 2

Python内存管理

Python进行了许多分配和释放。所有对象，包括像整数和浮点数这样的“简单”类型，都存储在堆上。为每个变量调用malloc和free将非常缓慢。因此，Python解释器使用各种优化的内存分配方案。最重要的是一种名为pymalloc的malloc实现，专门设计用于处理大量小型分配。任何小于256字节的对象都使用此分配器，而任何大于256字节的对象则使用系统的malloc。

为什么删除大对象时Python不会释放内存？

Python中的内存分配在几个级别上工作。有系统自己的分配器，这是在Windows任务管理器或 ps 中检查内存使用情况时显示的内容。然后有C运行时的内存分配器（malloc），它从系统分配器获取内存，并将其分发给应用程序中的较小块。最后，有Python自己的对象分配器，用于处理小于256字节的对象。此分配器从C分配器获取大块内存，并使用专门为Python调整的算法将其切成较小的块。

对于浮点数：

浮点数还使用一个不朽且无限的自由列表。

因此，如果在Python的自由列表中没有更多可用的float位置，则不会分配它，这取决于程序中先前float的使用情况。

最终，Python为您执行内存管理，因此即使对您的问题有一个很好的答案，也不会给您带来太多的洞察力。

更多讨论请参见Python：垃圾回收失败？

- TemporalWolf