変数、定数、小さな整数プールとガベージコレクション

1つの変数

1.1変数とは何ですか？

取引金額/機能のステータスを記録。変化の量は、量が変化してもよいです。

1.2組成変数

（1 ）変数名：変数の説明。
（2）割り当て記号「= 」：変数名と値の結合。
（3）の値。

組成変数

1.3変数の命名

（1 ）数字のみ、変数を、アンダースコアと英語の手紙。
（2 ）変数が数字で始めることはできません。
（3 ）の変数は、キーワードを使用することはできません。
注：変数は特別な意味を持つアンダースコアで始まるアンダースコアで開始しようとしません。
        小文字と下線の組み合わせでデフォルト変数。
        JSデフォルトのハンプ体、一定のデフォルトすべて大文字。
        

変数の命名

名前付き変数は、一般的に名を参照してくださいEENOW

注意を払います

1.4変数の属性

（1 ）上記ID：変数のおそらくメモリアドレス。
（2）タイプ：変数の型（すなわち、一般的に使用される7種類：整数、フロート、STR、リスト、辞書、およびタプル
SET） （3）値：値。

変数の属性

1 変数と同じ値が、IDの値は必ずしも同じではありません。（Pythonは、整数プール、同じ変数の値、ID値と同一の小さな範囲内のそのメモリプール機構、すなわち小さな整数、ために最適化）
同じID値2、変数の値は同じです。

注意を払います

 

 

 

2定数

2.1定数とは何ですか？

定数は同じ量です。

Pythonはすべて大文字一般的なデフォルトは一定で、一定ではありません。これは、異なるJSで、jsの定数です。
誰が許可されていない場合は、一般的に定数他人を変更しないでください。あなたが書く場合は、変更しないようにしてください。

注意を払います

 

3小さな整数プール 

3.1生じるの理由

1つの小さな整数が頻繁で使用される整数であり、
同一の変数名の値のための複数のバインディングがある場合2、各値のためのメモリアドレスを開放するコンピュータが、これは資源の大きな浪費を引き起こしました。スペースを節約し、宇宙資源のリソース使用率を向上させるためには、Pythonはメモリメカニズム、優れたメモリアドレス、事前に割り当てられたものを頻繁に使用される整数を最適化します。複数の変数名は、それらの値をバインドする場合は、新たな追加のメモリ空間を開放する必要はありません。これは、小さな整数プールです。

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3.2の範囲

-5〜256

4ガベージコレクション

ガベージコレクションは、Pythonが付属しています。
1つの参照カウント：変数名と値が結合関係を持っている場合は、彼の参照カウント数を1として、n個存在する場合のnとしてカウントされます。
それぞれ増加または減少は、増加または減少する参照カウントは、システムが自動的にそのリソースを回復し、参照カウントが0であるとき、1です。
2 明確な印：メモリがオーバーフローしたり、しきい値に達するとしているとき、システムはすべてのプログラムをブロックします、ゼロのものとラベルされた参照カウント、バッチはクリア。
3 世代リカバリ：リカバリ動作時モードのサブ生成空間であり、Pythonのメモリオブジェクト、3「世代」に代用、Pythonのメモリとして知られている各セットの生存時間に応じて異なるセットに分割されていますそれぞれ、若い世代（世代0）、年（第一世代）、歳（第2世代）のために、彼らの位置は3つのリストをして、彼らはガベージコレクションの生存時間を増加し、オブジェクトの頻度を減らします小さな。
新しく作成されたオブジェクトは、若い世代に割り当てられ、リストの若い世代の合計数が上限に達し、Pythonのガベージコレクション機構がトリガされ、これらのオブジェクトは、リサイクルをリサイクルすることができ、それらのオブジェクトが回収されていない移動され年間で行く、というように、オブジェクトの古い時代には、オブジェクトの最長生存期間である、あるいはシステムのライフサイクルで生き残るために。
同時に、世代回復が明確なラベリング技術基盤の上に構築されています。世代のPythonのガベージコレクション技術ことを補助コンテナオブジェクトと同じ処理をリサイクル
   

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