Python是否有堆栈/堆，并且如何管理内存？

Question

如何在Python中管理变量和内存？它有堆栈和堆吗？使用什么算法来管理内存？有了这些知识，对于大量/数据处理的内存管理有什么建议吗？

Answer 1

如何在Python中管理变量和内存。

自动地！不，真的，您只是创建一个对象，Python虚拟机将处理所需的内存以及将其放置在内存布局中的位置。

它有堆栈和堆吗？使用什么算法来管理内存？

当我们谈论CPython它时，使用私有堆来存储对象。从CPython C API文档中：

Python中的内存管理涉及一个包含所有Python对象和数据结构的私有堆。此私有堆的管理由Python内存管理器在内部确保。Python内存管理器具有不同的组件，这些组件处理各种动态存储管理方面的问题，例如共享，分段，预分配或缓存。

内存回收主要通过引用计数来处理。也就是说，Python VM保留一个内部日志，记录有多少引用引用了一个对象，并且在没有更多引用引用该对象时自动对其进行垃圾回收。此外，还有一种机制可以通过检测对象的“孤岛” 来中断循环引用（引用计数无法处理），这与尝试查找所有可到达对象的传统GC算法有些相反。

注意：请记住，此信息是CPython特定的。其他Python实现，比如pypy，iron python，jython当谈到自己的实现细节和其他人可能来自彼此之间以及与CPython的不同。为了更好地理解它，可能有助于理解Python的语义（语言）和底层实现之间存在差异

有了这些知识，对于大量/数据处理的内存管理有什么建议吗？

现在我不能谈论这个，但是我确定NumPy（最流行的用于数字运算的python库）具有可以优雅地处理内存消耗的机制。

Answer 2

Python没有任何这样的东西。

Python是该语言，并且未指定实现必须如何准确实现 Python语言所定义的语义。

每个实现（CPython，PyPy，IronPython，Stackless，Jython ...）都可以自由地做自己的事情！

在C Python中，所有对象都驻留在堆中：

Python中的内存管理涉及一个包含所有Python对象和数据结构的私有堆。1个

CPython虚拟机是基于堆栈的：

>>> def g():

    x = 1

    y = 2

    return f(x, y)

>>> import dis

>>> dis.dis(g)

  2           0 LOAD_CONST           1 (1) # Push 1 onto the stack

              3 STORE_FAST           0 (x) # Stores top of stack into local var x

  3           6 LOAD_CONST           2 (2) # Push 2 onto stack

              9 STORE_FAST           1 (y) # Store TOS into local var y

  4          12 LOAD_GLOBAL          0 (f) # Push f onto stack

             15 LOAD_FAST            0 (x) # Push x onto stack

             18 LOAD_FAST            1 (y) # Push y onto stack

             21 CALL_FUNCTION        2     # Execute function with 2 

                                           # f's return value is pushed on stack

             24 RETURN_VALUE               # Return TOS to caller (result of f)

请记住，这是CPython特有的。尽管堆栈不包含实际值，但它保留了对那些对象的引用。