导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关python一个对象占用多少资源的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
python内存管理机制由于python中万物皆对象，所以python的存储问题是对象的存储问题。实际上，对于每个对象，python会分配一块内存空间去存储它。
那么python是如何进行内存分配，如何进行内存管理，又是如何释放内存的呢？
总结起来有一下几个方面：引用计数，垃圾回收，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，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数
1、对象被创建a='abc'
2、对象被引用b=a
3、对象被其他的对象引用li=[1,2,a]
4、对象被作为参数传递给函数：foo(x)
1、变量被删除dela或者delb
2、变量引用了其他对象b=c或者a=c
3、变量离开了所在的作用域（函数调用结束）比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。
4、在其他的引用对象中被删除（移除）li.remove(a)
5、窗口对象本身被销毁：delli，或者窗口对象本身离开了作用域。
即对象p中的属性引用d，而对象d中属性同时来引用p，从而造成仅仅删除p和d对象，也无法释放其内存空间，因为他们依然在被引用。深入解释就是，循环引用后，p和d被引用个数为2，删除p和d对象后，两者被引用个数变为1，并不是0，而python只有在检查到一个对象的被引用个数为0时，才会自动释放其内存，所以这里无法释放p和d的内存空间
垃圾回收机制:①引用计数,②标记清除,③分带回收
引用计数也是一种垃圾收集机制,而且也是一种最直观,最简单的垃圾收集技术.当python某个对象的引用计数降为0时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了.(如果出现循环引用的话,引用计数机制就不再起作用了)
优点:简单实时性，缺点：维护引用计数消耗资源，且无法解决循环引用。
如果两个对象的引用计数都为1,但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被回收的,也就是说它们的引用计数虽然表现为非0,但实际上有效的引用计数为0,.所以先将循环引用摘掉,就会得出这两个对象的有效计数.
标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
为了提高效率，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为，这样的对象不需要经常回收，可以把它分到不同的集合，每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。
具体来说，python中的垃圾分为1，2，3代，在1代里的对象每次回收都会去清理，当清理后有引用的对象依然存在，此时他会进入2代集合，同理2代集合清理的时候存在的对象会进入3代集合。
每个集合的清理时间如何分配：会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理3代垃圾。
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，当创建大量消耗小内存的对象时，频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低。
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。
Python中有分为大内存和小内存：（256K为界限分大小内存）
大小小于256kb时，pymalloc会在内存池中申请内存空间，当大于256kb，则会直接执行new/malloc的行为来申请新的内存空间
在python中-5到256之间的数据，系统会默认给每个数字分配一个内存区域，其后有赋值时都会指向固定的已分配的内存区域
在运行py程序的时候，解释器会专门分配一块空白的内存，用来存放纯单词字符组成的字符串（数字，字母，下划线）
字符串赋值时，会先去查找要赋值的字符串是否已存在于内存区域，已存在，则指向已存在的内存，不存在，则会在大整数池中分配一块内存存放此字符串
请教各位牛人，python中有没有计算某个对象占用内存大小的函数1
2
s='abc'
printsys.getsizeof(s)
如果你要监测所有的变量，可以用python的smiley模块监测所有的内存变量情况
求助protobuf在python中创建一个对象为何要占用那么多内存例如我定义一个message
messageTestMes{
stringtest=1;
}
我只定义了一个string。然后我在python程序中用它，作为对比，也用了python自己的string
@profile
defaddstring():
sss=[]
foriinrange(1000):
info="dsdf_sdf"+str(i)
sss.append(info)
@profile
defaddtestmes():
sss=[]
foriinrange(1000):
test_mes=TestMes()
sss.append(test_mes)
执行命令
python-mmemory_profilertest.py
打印结果是
Filename:testing.py
Line#MemusageIncrementLineContents
================================================
34519.211MiB0.000MiB@profile
346defaddstring():
34719.211MiB0.000MiBsss=[]
34819.219MiB0.008MiBforiinrange(1000):
34919.219MiB0.000MiBinfo="$sdf"+str(i)
35019.219MiB0.000MiBsss.append(info)
35119.219MiB0.000MiBprintlen(sss)
35219.219MiB0.000MiBprintsss[999]
Filename:testing.py
Line#MemusageIncrementLineContents
================================================
35419.219MiB0.000MiB@profile
355defaddtestmes():
35619.219MiB0.000MiBsss=[]
35719.977MiB0.758MiBforiinrange(1000):
35819.977MiB0.000MiBtest_mes=TestMes()
35919.977MiB0.000MiBsss.append(test_mes)
我用pythonstring的只用了0.008M内存，而用protobufmessage的，用了0.758M内存。需要保持很多信息
使用sys.getsizeof查看python对象的内存占用
使用sys.getsizeof方法可以查看python对象的内存占用，单位：字节(byte)
实际上是调用了__sizeof__方法：
有些数据类型在Python3和Python2中占用的内存是不同的，例如range：
关于这个值是怎么算出来的，有待研究～
暂时已知：这个值包括该对象的数值、签名（包括数据类型、参数、调用方式等）等一系列数据所占总内存。可变对象所占内存可能极小，因为对象是指针，指向很大的数据。
Python对象众所周知，Python是一门面向对象的语言，在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类，都是对象。
对象是在堆上分配的结构，我们定义的所有变量、函数等，都存储于堆内存，而变量名、函数名则是一个存储于栈中、指向堆中具体结构的引用。
要想深入学习Python，首先需要知道Python对象的定义。
我们通常说的Python都是指CPython，底层由C语言实现，源码地址：cpython[GitHub]
Python对象的定义位于Include/object.h，是一个名为PyObject的结构体：
Python中的所有对象都继承自PyObejct，PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表，一个引用计数变量ob_refcnt和一个类型对象指针ob_type
从PyObejct的注释中，我们可以看到这样一句：每个指向可变大小Python对象的指针也可以转换为PyVarObject*（可变大小的Python对象会在下文中解释）。PyVarObejct就是在PyObject的基础上多了一个ob_size字段，用于存储元素个数：
在PyObject结构中，还有一个类型对象指针ob_type，用于表示Python对象是什么类型，定义Python对象类型的是一个PyTypeObject接口体
实际定义是位于Include/cpython/object.h的_typeobject：
在这个类型对象中，不仅包含了对象的类型，还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息，主要分为：
以Python中的int类型为例，int类型对象的定义如下：
从PyObject的定义中我们知道，每个对象的ob_type都要指向一个具体的类型对象，比如一个数值型对象100，它的ob_type会指向int类型对象PyLong_Type。
PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏，查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象
也就是说，归根结底类型对象也是一个对象，也有ob_type属性，那PyLong_Type的ob_type是什么呢？
回到PyLong_Type的定义，第一行PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)，查看对应的宏定义
由以上关系可以知道，PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type,0)={{_PyObject_EXTRA_INIT1,PyType_Type}0}，将其代入PyObject_VAR_HEAD，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知，Python类型对象的类型就是PyType_Type，而PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
Python对象定义有PyObject和PyVarObject，因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为可变对象（变长对象）和不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明s2=s，修改s的值：s='newstring'，s2的值不会一起改变，因为只是s指向了一个新的对象，s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明l2=l，修改l的值：l.append(6)，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于字符串对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于数值型对象，Python会默认创建0~28以内的整数对象，也就是0~256之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式，泛型API和和类型相关的API
这类API通常以PyObject_xxx的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用PyObjecg_New创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：
使用PyLong_FromLong创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据，如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化，然后Python内部通过PyObject*变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针PyObject*，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的ob_type属性动态进行判断，而Python正是通过ob_type实现了多态机制
Python在管理维护对象时，通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数ob_refcnt。
当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时，优先从内存对象池中获取。
pythontimer占用内存python程序在运行过程之中会单独开辟出一个进程来执行，而很多小伙伴都发现程序在运行过程之中所占用的内存会越来越大，但是不知道是什么原因以及如何解决。那么下文会来讲解一下python程序内存占用过大的原因和解决方法，感兴趣的和有需要的话就往下看看吧。
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一、原因
首先需要知道的一点就是，python是面向对象编程的语言，那么就表示在其程序之中一切皆为对象。而每一个对象在创建是都会在内存中开辟空间来占用位置，这样就会造成一开始的内存占用。
虽然说python中有自己的内存管理机制和垃圾处理方式，但是它对于一些占用内存过多的对象不会马上释放，只有当这个对象不处于引用状态时才会处理它。
二、解决方法
既然知道了python程序内存都是因为有对象才将其占用的，那么正确的解决方法就是将对象在调用完毕之后马上删除掉。该方法需要用到关键字del和gc模块，使用del关键字删除变量之后，调用gc模块来马上启动python垃圾处理机制就可以直接将其彻底从内存空间清除，代码示例如下所示：
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python一个对象占用多少资源的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于python一个对象占用多少资源的相关内容别忘了在本站进行查找喔。
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