Python对象内存管理

• 不可变对象，该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候，由于其所指的值不能被改变，相当于把原来的值复制一份后再改变，这会开辟一个新的地址，变量再指向这个新的地址。数值类型（整数和浮点）、字符串str、元组tuple都是不可变类型。比如a=1，b=[1]，c={'a':1}，id(a)、id(b[0])、id(1)、id(c['a'])将输出一样的值，因为1是不可变对象，其在内存中是不可改变的
• 可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量（准确的说是引用）改变后，实际上是其所指的值直接发生改变，并没有发生复制行为，也没有开辟新的内存地址，通俗点说就是原地改变。列表list、字典dict、集合set是可变类型

1. python中所有数字、字符串、list等值，创建时会分配存储空间，变量通过引用的方式使用它们。比如a=1和b=1，id(a)和id(b)的输出一样，表示a和b都指向相同的内存地址；但是a=[1]和b=[1]，id(a)和id(b)将输出不一样的值，a和b指向的是不同的内存地址，说明各可变对象在内存中有独立的内存地址；
2. 可用is判断两个对象的id（内存地址）是否一样，用==判断两个对象的值是否一样。None值也有内存地址；
3. list、set等中的各元素以引用的方式指向可变、不可变对象；
4. 函数形参的默认值，在内存中会开辟独立的内存空间。比如测试代码中test函数的param参数，其默认值是空list，如果调用时未传参，则param指向内存中预先分配好的地址，该地址存储的是list类型的值；当调用时传参为a，则param引用了a指向的内存空间；
5. python中每个值都有一个引用计数，包括数字、字符串、list、set等类型值。如测试代码中的整数1，列表a、b、c、d、n都引用了整数1，以及test函数中的append操作，都会导致数字1的引用计数加1；
6. copy和deepcopy方法都创建了新的内存对象，如测试代码中的b和c都是新的变量，其各个元素可能是指向同一个内存空间。赋值操作是指向同一个内存块，同时增加引用计数。

测试代码及其运行结果

1. 
   
2. # -*- coding: utf8 -*-
3. import copy
4. import sys
6. a = [1, 2, [3, 4]]
7. b = copy.copy(a)
8. c = copy.deepcopy(a)
9. d = a
11. print 'address of a:', id(a)
12. print 'address of b:', id(b)
13. print 'address of c:', id(c)
14. print 'address of d:', id(d)
15. print 'address of 1:', id(1)
16. print 'address of element 0 in a:', id(a[0])
17. print 'address of element 0 in b:', id(b[0])
18. print 'address of element 0 in c:', id(c[0])
19. print 'a=', a
20. print 'b=', b
21. print 'c=', c
22. print 'd=', d
24. a[0] = 99
25. print 'a=', a
26. print 'b=', b
27. print 'c=', c
28. print 'd=', d
30. print 'address of element 0 in a:', id(a[0])
31. print 'address of element 0 in b:', id(b[0])
32. print 'address of element 0 in c:', id(c[0])
34. print 'address of element 2 in a:', id(a[2])
35. print 'address of element 2 in b:', id(b[2])
36. print 'address of element 2 in c:', id(c[2])
38. a[2].append(5)
39. print 'a=', a
40. print 'b=', b
41. print 'c=', c
42. print 'd=', d
44. def test(param=[]):
45. print 'address of param:', id(param)
46. param.append(1)
47. print 'reference count of 1:', sys.getrefcount(1)
48. return param
50. print test(a)
51. print test()
52. print test()
53. print 'a=', a
54. print 'b=', b
55. print 'c=', c
56. print 'd=', d
58. print 'reference count of 1:', sys.getrefcount(1)
59. n = 1
60. print 'reference count of 1:', sys.getrefcount(1)
61. del n
62. print 'reference count of 1:', sys.getrefcount(1)

address of a: 54681224

address of b: 54716296

address of c: 54692104

address of d: 54681224

address of 1: 48258856

address of element 0 in a: 48258856

address of element 0 in b: 48258856

address of element 0 in c: 48258856

a= [1, 2, [3, 4]]

b= [1, 2, [3, 4]]

c= [1, 2, [3, 4]]

d= [1, 2, [3, 4]]

a= [99, 2, [3, 4]]

b= [1, 2, [3, 4]]

c= [1, 2, [3, 4]]

d= [99, 2, [3, 4]]

address of element 0 in a: 48260488

address of element 0 in b: 48258856

address of element 0 in c: 48258856

address of element 2 in a: 54692232

address of element 2 in b: 54692232

address of element 2 in c: 54716360

a= [99, 2, [3, 4, 5]]

b= [1, 2, [3, 4, 5]]

c= [1, 2, [3, 4]]

d= [99, 2, [3, 4, 5]]

address of param: 54681224

reference count of 1: 161

[99, 2, [3, 4, 5], 1]

address of param: 54716424

reference count of 1: 162

[1]

address of param: 54716424

reference count of 1: 163

[1, 1]

a= [99, 2, [3, 4, 5], 1]

b= [1, 2, [3, 4, 5]]

c= [1, 2, [3, 4]]

d= [99, 2, [3, 4, 5], 1]

reference count of 1: 163

reference count of 1: 164

reference count of 1: 163