python默認內存限制是多大

㈠ python 的內存管理機制

Python採用自動內存管理，即Python會自動進行垃圾回收，不需要像C、C++語言一樣需要程序員手動釋放內存，手動釋放可以做到實時性，但是存在內存泄露、空指針等風險。

Python自動垃圾回收也有自己的優點和缺點：優點：

缺點：

Python的垃圾回收機制採用 以引用計數法為主，分代回收為輔 的策略。

先聊引用計數法，Python中每個對象都有一個核心的結構體，如下

一個對象被創建時，引用計數值為1，當一個變數引用一個對象時，該對象的引用計數ob_refcnt就加一，當一個變數不再引用一個對象時，該對象的引用計數ob_refcnt就減一，Python判斷是否回收一個對象，會將該對象的引用計數值ob_refcnt減一判斷結果是否等於0，如果等於0就回收，如果不等於0就不回收，如下：

一個對象在以下三種情況下引用計數會增加：

一個對象在以下三種情況引用計數會減少：

驗證案例：

運行結果：

事實上，關於垃圾回收的測試，最好在終端環境下測試，比如整數257，它在PyCharm中用下面的測試代碼列印出來的結果是4，而如果在終端環境下列印出來的結果是2。這是因為終端代表的是原始的Python環境，而PyCharm等IDE做了一些特殊處理，在Python原始環境中，整數緩存的范圍是在 [-5, 256] 的雙閉合區間內，而PyCharm做了特殊處理之後，PyCharm整數緩存的范圍變成了 [-5, 無窮大]，但我們必須以終端的測試結果為主，因為它代表的是原始的Python環境，並且代碼最終也都是要發布到終端運行的。

好，那麼回到終端，我們來看兩種特殊情況

前面學習過了，整數緩存的范圍是在 [-5, 256] 之間，這些整數對象在程序載入完全就已經駐留在內存之中，並且直到程序結束退出才會釋放佔有的內存，測試案例如下：

如果字元串的內容只由字母、數字、下劃線構成，那麼它只會創建一個對象駐留在內存中，否則，每創建一次都是一個新的對象。

引用計數法有缺陷，它無法解決循環引用問題，即A對象引用了B對象，B對象又引用了A對象，這種情況下，A、B兩個對象都無法通過引用計數法來進行回收，有一種解決方法是程序運行結束退出時進行回收，代碼如下：

前面講過，Python垃圾回收機制的策略是 以引用計數法為主，以分代回收為輔 。分代回收就是為了解決循環引用問題的。

Python採用分代來管理對象的生命周期：第0代、第1代、第2代，當一個對象被創建時，會被分配到第一代，默認情況下，當第0代的對象達到700個時，就會對處於第0代的對象進行檢測和回收，將存在循環引用的對象釋放內存，經過垃圾回收後，第0代中存活的對象會被分配為第1代，同樣，當第1代的對象個數達到10個時，也會對第1代的對象進行檢測和回收，將存在循環引用的對象釋放內存，經過垃圾回收後，第1代中存活的對象會被分配為第2代，同樣，當第二代的對象個數達到10個時，也會對第2代的對象進行檢測和回收，將存在循環引用的對象釋放內存。Python就是通過這樣一種策略來解決對象之間的循環引用問題的。

測試案例：

運行結果：

如上面的運行結果，當第一代中對象的個數達到699個即將突破臨界值700時（在列印699之前就已經回收了，所以看不到698和699）進行了垃圾回收，回收掉了循環引用的對象。

第一代、第二代、第三代分代回收都是有臨界值的，這個臨界值可以通過調用 gc.get_threshold 方法查看，如下：

當然，如果對默認臨界值不滿意，也可以調用 gc.set_threshold 方法來自定義臨界值，如下：

最後，簡單列出兩個gc的其它方法，了解一下，但禁止在程序代碼中使用

以上就是對Python垃圾回收的簡單介紹，當然，深入研究肯定不止這些內容，目前，了解到這個程度也足夠了。

㈡ python 最大能用多大內存

最大能用多大內存是操作系統的限制，跟python沒有直接關系，因為python是沒有限制的。

ABC是由Guido參加設計的一種教學語言。就Guido本人看來，ABC 這種語言非常優美和強大，是專門為非專業程序員設計的。但是ABC語言並沒有成功，究其原因，Guido 認為是其非開放造成的。Guido 決心在Python 中避免這一錯誤。同時，他還想實現在ABC 中閃現過但未曾實現的東西。

(2)python默認內存限制是多大擴展閱讀：

一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字元在這一行的位置來決定的（而C語言是用一對花括弧{}來明確的定出模塊的邊界的，與字元的位置毫無關系）。這一點曾經引起過爭議。

因為自從C這類的語言誕生後，語言的語法含義與字元的排列方式分離開來，曾經被認為是一種程序語言的進步。不過不可否認的是，通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。

㈢ python內存管理機制

由於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，對於每個對象，python會分配一塊內存空間去存儲它。
那麼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，垃圾回收，內存池機制

python內部使用引用計數，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

1、對象被創建 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、對象被作為參數傳遞給函數：foo(x)

1、變數被刪除 del a 或者 del b
2、變數引用了其他對象 b = c 或者 a = c
3、變數離開了所在的作用域（函數調用結束） 比如上面的foo(x)函數結束時，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，循環引用後，p和d被引用個數為2，刪除p和d對象後，兩者被引用個數變為1，並不是0，而python只有在檢查到一個對象的被引用個數為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 , ②標記清除 , ③分帶回收

引用計數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.(如果出現循環引用的話, 引用計數機制就不再起作用了)

優點:簡單實時性，缺點：維護引用計數消耗資源，且無法解決循環引用。

如果兩個對象的引用計數都為 1 , 但是僅僅存在他們之間的循環引用,那麼這兩個對象都是需要被回收的, 也就是說 它們的引用計數雖然表現為非 0 , 但實際上有效的引用計數為 0 ,.所以先將循環引用摘掉, 就會得出這兩個對象的有效計數.

標記清除演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，當清理後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次一代垃圾後會清理一次2代垃圾，當清理10次2代垃圾後會清理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後，很快又會被釋放，當創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，不夠了之後再申請新的內存。這樣做最顯著的優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）
大小小於256kb時，pymalloc會在內存池中申請內存空間，當大於256kb，則會直接執行 new/malloc 的行為來申請新的內存空間

在python中 -5到256之間的數據，系統會默認給每個數字分配一個內存區域，其後有賦值時都會指向固定的已分配的內存區域

在運行py程序的時候，解釋器會專門分配一塊空白的內存，用來存放純單詞字元組成的字元串（數字，字母，下劃線）

字元串賦值時，會先去查找要賦值的字元串是否已存在於內存區域，已存在，則指向已存在的內存，不存在，則會在大整數池中分配一塊內存存放此字元串

㈣ 學習python語言需要用到什麼軟體，內存多大

方法/步驟
1/6 分步閱讀
第一階段：

linux基本操作

Python語法基礎

Python字元串解析

Python時間和日歷

Python文件操作

Python面向對象

設計模式

異常

模塊

項目實戰：飛機大戰

學會第一階段具備編程思維，掌握Python基本語法，能開發出一些小游戲，尚不能達到任何企業用人標准
第二階段：

python高級和網路編程

學會第二階段熟練掌握Python編程和網路協議，可滿足企業開發的初級需
第三階段：

資料庫調優和部署

學會第三階段熟練操作伺服器開發必備的後端資料庫第四階段：

前端與移動開發

學會第四階段前端作為web網站開發的半壁江山，全棧工程師必備技能第五階段：

web全棧開發

學會第五階段web全棧工程師，獨立開發前端和後端業務人工智慧

學會第六階段具備互聯網數據採集的爬蟲開發能力，可對數據進行初步分析和挖掘