本文小編為大家詳細(xì)介紹“Python3中延時(shí)變量與free_list鏈表的區(qū)別有哪些”，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，細(xì)節(jié)處理妥當(dāng)，希望這篇“Python3中延時(shí)變量與free_list鏈表的區(qū)別有哪些”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學(xué)習(xí)新知識(shí)吧。

10年積累的成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，可以快速應(yīng)對(duì)客戶對(duì)網(wǎng)站的新想法和需求。提供各種問題對(duì)應(yīng)的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。我雖然不認(rèn)識(shí)你，你也不認(rèn)識(shí)我。但先網(wǎng)站制作后付款的網(wǎng)站建設(shè)流程，更有河西免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè)讓你可以放心的選擇與我們合作。

1、概念

1、區(qū)別

在Python3中，"延時(shí)變量" 和 "free_list鏈表" 是兩個(gè)不同的概念，他們之間沒有直接聯(lián)系。

2、延時(shí)變量（Lazy evaluation）

延時(shí)變量是指在某些情況下，Python不會(huì)立即計(jì)算表達(dá)式的值，而是等到需要用到這個(gè)值的時(shí)候在進(jìn)行計(jì)算。這種方式稱為 "惰性計(jì)算" 或 "延時(shí)計(jì)算"。

例如：生成器（generator）就是一種延時(shí)計(jì)算的方式。

當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)生成器對(duì)象時(shí)，它不會(huì)立即生成所有的值，而是在需要時(shí)逐個(gè)生成，這種方式的優(yōu)點(diǎn)是：節(jié)省內(nèi)存空間和計(jì)算資源

3. free_list鏈表

free_list 鏈表 是Python3中的一個(gè)內(nèi)存管理機(jī)制。采用了垃圾回收機(jī)制來自動(dòng)管理內(nèi)存空間，其中free_list鏈表是一種可以重復(fù)利用已經(jīng)分配但未被使用的內(nèi)存塊的機(jī)制。

當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)新對(duì)象時(shí)，Python會(huì)分配一塊內(nèi)存空間，并將其標(biāo)記為已使用。當(dāng)對(duì)象不在被引用時(shí)，Python會(huì)自動(dòng)將其標(biāo)記為未使用，并將其添加到free_list鏈表中。當(dāng)下次創(chuàng)建對(duì)象時(shí)，Python會(huì)首先檢查free_list鏈表中是否有可重復(fù)利用的內(nèi)存塊，從而避免不必要的內(nèi)存分配和釋放操作。

2、示例

1. 延時(shí)變量示例

在這個(gè)示例中，定義了一個(gè)生成器函數(shù) fibonacci()，實(shí)現(xiàn)了斐波那契數(shù)列的生成邏輯。當(dāng)我們創(chuàng)建一個(gè)生成器對(duì)象 fib 時(shí)，它不會(huì)立即生成所有的斐波那契數(shù)列數(shù)值，而是在需要時(shí)逐個(gè)生成。在這里，我們使用了 next() 函數(shù)來獲取下一個(gè)斐波那契數(shù)列數(shù)值。

# 定義一個(gè)生成器，實(shí)現(xiàn)斐波那契數(shù)列
def fibonacci():
    a, b = 0, 1
    while True:
        yield a
        a , b = b, a+b
#創(chuàng)建一個(gè)生成器對(duì)象
fib = fibonacci()
#打印前 10 個(gè)斐波那契數(shù)列數(shù)值
for i in range(10):
    print(next(fib))
'''
執(zhí)行結(jié)果如下：
0
1
1
2
3
5
8
13
21
34
'''

2.free_list鏈表

在這個(gè)示例中，我們先創(chuàng)建了兩個(gè)相同的列表對(duì)象 a 和 b，并打印它們的內(nèi)存地址。然后，我們將 a 對(duì)象從內(nèi)存中刪除，并使用 gc.collect() 強(qiáng)制進(jìn)行垃圾回收。接著，我們創(chuàng)建了一個(gè)新的列表對(duì)象 c，并打印它的內(nèi)存地址。最后，我們使用 sys.getsizeof([]) 函數(shù)檢查 free_list 鏈表中是否有可重復(fù)利用的內(nèi)存塊

import sys
import gc
#創(chuàng)建兩個(gè)相同的列表對(duì)象
a = [1, 2, 3]
b = [1, 2, 3]
#打印a和b對(duì)象的內(nèi)存地址
print("a 的內(nèi)存地址：", id(a))
print("b 的內(nèi)存地址：", id(b))
#將a 對(duì)象從內(nèi)存中刪除
del a
# 創(chuàng)建一個(gè)新的列表對(duì)象 c
# 強(qiáng)制進(jìn)行垃圾回收
gc.collect()
c = [1, 2, 3]
#打印 c 對(duì)象的內(nèi)存地址
print("c 的內(nèi)存地址：", id(c))
 
#檢查 free_list 鏈表中是否有可重復(fù)利用的內(nèi)存塊
print("free_list 鏈表：", sys.getsizeof([]))
'''
執(zhí)行結(jié)果如下：
a 的內(nèi)存地址： 22203400
b 的內(nèi)存地址： 22201928
c 的內(nèi)存地址： 21904648
free_list 鏈表： 64
'''

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

在上面的示例中，當(dāng)我們刪除 a 對(duì)象并調(diào)用 gc.collect() 進(jìn)行垃圾回收時(shí)，Python 解釋器會(huì)將 a 對(duì)象所占用的內(nèi)存標(biāo)記為可回收狀態(tài)，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(nèi)存立即被回收，而是在垃圾回收器的下一輪回收時(shí)才會(huì)被清理。

另外，即使 a 對(duì)象所占用的內(nèi)存被回收了，也不一定意味著該內(nèi)存空間被立即釋放，因?yàn)?Python 中的內(nèi)存管理采用了一種延遲分配的機(jī)制，即只有當(dāng)需要申請(qǐng)更多內(nèi)存時(shí)，Python 才會(huì)向操作系統(tǒng)請(qǐng)求分配新的內(nèi)存空間。因此，在上面的示例中，雖然 a 對(duì)象的內(nèi)存空間可能已經(jīng)被回收，但該內(nèi)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(nèi)存分配和釋放開銷。

需要注意的是，即使 a、b、c 三個(gè)對(duì)象的內(nèi)存地址不重復(fù)，也并不意味著它們占用的內(nèi)存空間不會(huì)重疊。這是因?yàn)?，Python 中的內(nèi)存管理方式是以對(duì)象為單位進(jìn)行分配和管理的，每個(gè)對(duì)象占用的內(nèi)存空間可能是不連續(xù)的，因此不同對(duì)象的內(nèi)存空間可能會(huì)部分重疊。

讀到這里，這篇“Python3中延時(shí)變量與free_list鏈表的區(qū)別有哪些”文章已經(jīng)介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會(huì)，如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。