Python3中延時變量和free_list鏈表的區別是什么

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1、概念

1、區別

        在Python3中，"延時變量" 和 "free_list鏈表" 是兩個不同的概念，他們之間沒有直接聯系。

2、延時變量（Lazy evaluation）

        延時變量是指在某些情況下，Python不會立即計算表達式的值，而是等到需要用到這個值的時候在進行計算。這種方式稱為 "惰性計算" 或 "延時計算"。

      例如：生成器（generator）就是一種延時計算的方式。

當創建一個生成器對象時，它不會立即生成所有的值，而是在需要時逐個生成，這種方式的優點是：節省內存空間和計算資源

3. free_list鏈表

        free_list 鏈表 是Python3中的一個內存管理機制。采用了垃圾回收機制來自動管理內存空間，其中free_list鏈表是一種可以重復利用已經分配但未被使用的內存塊的機制。

   當創建一個新對象時，Python會分配一塊內存空間，并將其標記為已使用。當對象不在被引用時，Python會自動將其標記為未使用，并將其添加到free_list鏈表中。當下次創建對象時，Python會首先檢查free_list鏈表中是否有可重復利用的內存塊，從而避免不必要的內存分配和釋放操作。

2、示例

1. 延時變量示例

        在這個示例中，定義了一個生成器函數 fibonacci()，實現了斐波那契數列的生成邏輯。當我們創建一個生成器對象 fib 時，它不會立即生成所有的斐波那契數列數值，而是在需要時逐個生成。在這里，我們使用了 next() 函數來獲取下一個斐波那契數列數值。

# 定義一個生成器，實現斐波那契數列
def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a , b = b, a+b
#創建一個生成器對象
fib = fibonacci()
#打印前 10 個斐波那契數列數值
for i in range(10):
    print(next(fib))
'''
執行結果如下：
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
'''

2.free_list鏈表

        在這個示例中，我們先創建了兩個相同的列表對象 a 和 b，并打印它們的內存地址。然后，我們將 a 對象從內存中刪除，并使用 gc.collect() 強制進行垃圾回收。接著，我們創建了一個新的列表對象 c，并打印它的內存地址。最后，我們使用 sys.getsizeof([]) 函數檢查 free_list 鏈表中是否有可重復利用的內存塊

import sys
import gc
#創建兩個相同的列表對象
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
#打印a和b對象的內存地址
print("a 的內存地址：", id(a))
print("b 的內存地址：", id(b))
#將a 對象從內存中刪除
del a
# 創建一個新的列表對象 c
# 強制進行垃圾回收
gc.collect()
c = [1, 2, 3]
#打印 c 對象的內存地址
print("c 的內存地址：", id(c))
 
#檢查 free_list 鏈表中是否有可重復利用的內存塊
print("free_list 鏈表：", sys.getsizeof([]))
'''
執行結果如下：
a 的內存地址： 22203400
b 的內存地址： 22201928
c 的內存地址： 21904648
free_list 鏈表： 64
'''

    gc.collect() 可以強制進行垃圾回收，但并不意味著內存會立即被清空。Python 中的內存管理是由解釋器和操作系統共同管理的，具體的內存分配和回收時機也受到多種因素的影響，如垃圾回收器算法、系統內存使用情況等。

     在上面的示例中，當我們刪除 a 對象并調用 gc.collect() 進行垃圾回收時，Python 解釋器會將 a 對象所占用的內存標記為可回收狀態，并將其添加到垃圾回收器的待回收列表中。但是，這并不意味著內存立即被回收，而是在垃圾回收器的下一輪回收時才會被清理。

      另外，即使 a 對象所占用的內存被回收了，也不一定意味著該內存空間被立即釋放，因為 Python 中的內存管理采用了一種延遲分配的機制，即只有當需要申請更多內存時，Python 才會向操作系統請求分配新的內存空間。因此，在上面的示例中，雖然 a 對象的內存空間可能已經被回收，但該內存空間可能仍然被 Python 解釋器保留以供未來使用，從而避免不必要的內存分配和釋放開銷。

        需要注意的是，即使 a、b、c 三個對象的內存地址不重復，也并不意味著它們占用的內存空間不會重疊。這是因為，Python 中的內存管理方式是以對象為單位進行分配和管理的，每個對象占用的內存空間可能是不連續的，因此不同對象的內存空間可能會部分重疊。

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