查看python的内存查看python的内存地址的内置函数

Python内存管理

Python拥有自己的一套内存管理机制，这也是Python比较强的一个方面。这个内存管理机制主要由两个部分组成，即引用计数和垃圾回收机制。其中引用计数机制是用来追踪对象的引用数目，而垃圾回收机制则是用来处理引用计数为0的对象。

Python中所有的变量都是被视为一个对象，包括基础数据类型，如string，int，float等。因此，我们需要了解如何查看Python运行时内存占用和某个对象的内存地址，以此来帮助我们更好地理解和掌握Python的内存管理。

查看Python内存占用的工具

Python官方提供了一个叫做tracemalloc的工具，可以用来帮我们追踪Python中每一个对象的内存使用情况。通过使用这个工具，我们可以很方便地查看Python的内存分配和泄漏情况，这对于我们进行性能优化和调试Python程序非常有帮助。

下面是一个使用tracemalloc模块来查看Python内存占用的代码示例：

      import tracemalloc

      tracemalloc.start()

      # your python code here

      current, peak=tracemalloc.get_traced_memory()
      print(f"Current memory usage is {current / 10**6}MB; Peak was {peak / 10**6}MB")
      tracemalloc.stop()
    

上述代码中，我们首先使用tracemalloc.start()来开启tracemalloc追踪器，在程序的适当位置进行内存追踪，最后使用get_traced_memory()方法来获取当前和峰值内存使用情况。

查看Python对象地址

在Python中，我们可以使用built-in函数id()来查看对象的内存地址。id()函数会返回一个整数对象，代表该对象的内存地址：

      x=5
      print(f"x的内存地址是 {id(x)}")
    

上面的代码段中，我们创建了一个整型变量x，然后使用id()函数来获取x的内存地址，最后输出结果。

Python中的垃圾回收机制

Python中的垃圾回收机制主要是使用引用计数机制和标记清除机制来实现的。

其中引用计数机制非常简单，每个对象都有一个引用计数器，记录着有多少变量引用了它。当计数器为0时，该对象被认为是不再需要的，然后垃圾回收机制将立即回收该对象占用的内存空间。在Python中，引用计数机制是最常见和高效的垃圾回收机制。

当然，引用计数机制也有它的缺点。例如，如果一个对象的引用计数大于0，但是由于程序错误导致这个对象成为了“孤儿”，那么这个对象将永远不会被垃圾回收机制回收。