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Python基础环境配置管理总结

Python基础环境配置管理总结pyenv 一键安装 ubuntu脚本安装 curl -L https://github.com/pyenv/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer | bash centos 7 curl -L https://github.com/pyenv/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer | bash Mac os 安装命令 brew install pyenv Ubuntu error: no acceptable C compiler found in $PATH sudo apt-get install build-essential -y ubuntu Ignoring ensurepip failure: pip 9.0.1 requires SSL/TLS sudo apt-get install libssl-dev -y ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes' apt-get in...

Python的内存管理机制

Python 默认内存处理机制为GC(垃圾回收) 内存泄漏 指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。 内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后, 由于设计错误, 失去了对该段内存的控制, 因而造成了内存的浪费, 导致程序运行速度减慢甚至系统崩溃等严重后果。有 __del__() 函数的对象间的循环引用是导致内存泄漏的主凶。 不使用一个对象时使用: del object 来删除一个对象的引用计数就可以有效防止内存泄漏问题。通过 Python 扩展模块 gc 来查看不能回收的对象的详细信息, 也可以通过 sys.getrefcount(obj) 来获取对象的引用计数, 并根据返回值是否为 0 来判断是否内存泄漏。 内存管理机制 一. 引用计数通过引用计数来保持对内存中的变量跟踪Python内部记录中所有在使用对象各有多少个引用。Python中有个内部跟踪变量叫做引用计数器, 每个变量有多少个引用, 简称引用计数。当对象被创建时就创建了一个引用计数。当某个对象的引用计数为0时, 对象就不在需要, 就列入了垃圾回收队列。二. 垃圾回收 引用计数:每个对象中...

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