Python 中的内存分配关系(变量，列表，元祖等)

一、Python 的内存管理模式

Python采用基于值的内存管理模式，相同的值在内存中只有一份

首先明确一点，整数、实数、字符串是真正意义上的值，而上面那句话中的“值”主要指整数和短字符串

对于列表、元组、字典、集合以及range对象、map对象等容器类对象，它们不是普通的“值”，即使看起来是一样的，在内存中也不会只保存一份。

其实对于任意对象，系统会维护一个计数器时刻记录该对象被引用的次数

每次有新的对象引用该对象，其计数器加1，每次使用del释放一个引用，其计数器减1，如果垃圾回收机制发现某对象的引用次数为0，则将其删除。

对于 [-5,256] 之间的整数，系统会进行缓存，因为系统本身也有大量对象在引用这些值

把整数或者字符串放在列表或者元祖中，也只会保存一份

二、元组和列表的内存分配机制

List：动态数组，元素可变，可改变大小（append，pop 等）
Tuple：静态数组，不可变，数据一旦创建后不可改变

（1） List 的内存利用
当创建N个元素的List时，Python的动态内存分配长N＋1个元素的内存，第一个元素存储列表长度，和列表的元信息

当Append一个元素时，Python将创建一个足够大的列表，来容纳N个元素和将要被追加的元素。重新创建的列表长度大于N＋1（虽然我们只触发一次append操作），实际上，为了未来的Append操作，M个元素长度（M>N+1)的内存将会被额外分配，然后，旧列表中的数据被copy到新列表中，旧列表销毁。

额外内存的分配，只会发生在第一次Append操作时，当我们创建普通列表时，不会额外分配内存

这里的哲学是，一个Append操作很可能是很多Append操作的开始，通过额外分配内存来减少可能的内存分配和内存copy的次数。

补充：

python 采用的是分离式结构动态数组的方法

用户持续添加列表元素时，动态数组预留的空间迟早会被耗尽，列表类会向系统请求一个新的，更大的内存空间，并初始化该数组，旧的数组将会被系统收回
因为存储的只是引用地址，地址重新指向了新分配的数组，所以 列表的 id 不会发生变化
可以自己写个循环，不断append，尝试下

import sys
list,num =[],0
while num <= 100 :
    length = len(list)
    size = sys.getsizeof(list)
    print('length = '+str(length)+'  size = '+str(size) + ' -- ' + str(id(list)))
    list.append(None)
    num += 1

（2）Tuple 的内存利用
虽然Tuple不支持 改变，但是我们可以粘贴两个元祖组成一个新的元组，这个操作类似于List 的 append，但是又不会额外的分配内存。但我们不能把它当成append，因为每次都会进行一个分配内存和内存copy操作。

三、copy 和分片

在Python中，copy和分片才会新建的列表地址，引用的是列表的引用地址，列表里存的是各个元素的地址

（1）对列表的引用，列表的内存地址不变

同样，对一个列表的修改操作，也会影响到另一个被引用的列表

（2） copy 和分片可以达到新建独立列表的目的，原先列表的改变不会对其产生影响

（3）无论是引用，或者copy，分片，只要具体的值不变，那么内存中该值的地址就不会变

【参考文章】

【1】https://blog.csdn.net/oh5w6hinug43jvrhhb/article/details/79308072
【2】https://www.jianshu.com/p/24090fb63968
【3】https://www.cnblogs.com/xfxing/p/8687111.html