1、_new_在对象实例化之前调用，new()方法将返回cls(cls代表当前类别)的实例，然后这种__init__()方法将作为结构方法接收此实例。
1、__del__方法称为析构方法，用于实现对象被销毁所需的操作。Ex:释放对象占用的资源、打开的文件资源、网络连接等。
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首先提一点：大家遇到python模块的使用问题，尽可能去 python document去找答案。
简历上写着熟悉 python 面试官上来就问：说下python 垃圾回收机制？一盆冷水泼过来，瞬间感觉 python 不香了。 Python中，主要通过引用计数（Reference Counting）进行垃圾回收。
在当今的编程世界中，内存管理是每个开发者都需要关注的重要问题。Python作为一门高级语言，其内存管理机制十分灵活，其中的垃圾回收机制更是为开发者提供了便利。在本文中，我们将深入探讨Python中的垃圾回收机制，并介绍一些判断对象是否为垃圾的方法。
1、del语句删除的是引用，而不是对象。但是，del可能会导致对象，作为垃圾回收。
简单来说就是把一些具有相同方法的类再进行封装,抽象共同的方法以供调用.是工厂方法的进阶版本.
来源： https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn 第一个：神奇的字典键 some_dict = {} some_dict[5.5] = "Ruby" some_dict[5.0] = "JavaScript" some_dict[5] = "Python" Output: >>> some_dict[5.5] "Ruby" >>> some_dict[5.0] "Python" >>> some_dict[5] "Python" "Python" 消除了 "
在Python中，所有的名字都存在一个空间中，它们在该空间中存在和被操作——这就是命名空间。它就像一个盒子，每一个变量名字都对应装着一个对象。当查询变量的时候，会从该盒子里面找到相应的对象。
对于Python这样的动态语言，如何高效的管理内存，是很重要的一部分，在很大程度上决定了Python的执行效率。与大多数编程语言不同，Python中的变量无需事先申明，变量无需指定类型，程序员无需关心内存管理，Python解释器给你自动回收。我们知道在变量分配内存时，是借用系统资源，在使用完成后，应该归还所借用的系统资源，Python承担了这个复杂的内存管理工作，从而让程序员更加的关注程序的编写质量上。
Python 字典通过检查键值是否相等和比较哈希值来确定两个键是否相同，具有相同值的不可变对象在Python中始终具有相同的哈希值.
当执行 some_dict[5] = "Python" 语句时, 因为Python将 5 和 5.0 识别为 some_dict 的同一个键, 所以已有值 "JavaScript" 就被 "Python" 覆盖了
some_dict[5.0] = “JavaScript”some_dict[5] = “Python”
引用： 当参数被引用，python引用计数器自增1 python中列表和字典引用示例 列表： def add_list(p): p+=[3] 或 p=p+[3] //print结果不一致，+、+=实现不同方法 p=[1,2] add_list(p) print(p) 字典： def add_dictionary(): b=a={‘one’:1,’two’:2} print(‘{}’.format(a[‘one’])) b[‘one’]=2 b[‘two’]=1 print(‘{}’.format(b[‘one’]))
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
在上一篇文章中，我们介绍了 Python 的类和继承，现在我们介绍 Python 的内部方法、操作符重载和对象生命周期。
陷阱：需要注意，因为给getrefcount传递了参数a，因此也导致了引用计数+1，所以打印的结果是2，但是实际引用计数是1，故：引用计数=sys.getrefcount(xxx) - 1
现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾回收机制，而不再像c，c++里，需要用户自己管理内存。自己管理内存及其自由，可以任意申请内存，但这如同一把双刃剑，可能会造成内存泄漏，空指针等bug。 python中也同java一样采用了垃圾回收机制，不过不一样的是：python采用的是引用计数机制为主，标记清除和分代回收两种机制为辅的策略
使用del语句删除实例，引用计数减1，当引用技术为0时，会自动调用【__del__】方法
作者：王易诺，人工智能算法工程师，Python/C++ 程序员，推理/科幻小说作者。曾于高中获得全国青少年信息学奥林匹克联赛一等奖。
新媒体管家 关键时刻，第一时间送达！ Python中的列表基于PyListObject实现，列表支持元素的插入、删除、更新操作，因此PyListObject是一个变长对象（列表的长度随着元素的增加和删除而变长和变短），同时它还是一个可变对象（列表中的元素根据列表的操作而发生变化，内存大小动态的变化）。 PyListObject的定义： 咋一看PyListObject对象的定义非常简单，除了通用对象都有的引用计数（ob_refcnt）、类型信息（ob_type），以及变长对象的长度（ob_size）之外，
引用计数是Python进行垃圾回收的主要技术之一。当一个对象的引用计数归零的时候，它就会被Python的垃圾回收清理掉。
创建对象后，python解释器默认调用__init__()方法。当删除一个对象时，python解释器也会默认调用一个方法，这个方法为__del__()方法。在python中，对于开发者来说很少会直接销毁对象(如果需要，应该使用del关键字销毁)。Python的内存管理机制能够很好的胜任这份工作。也就是说,不管是手动调用del还是由python自动回收都会触发__del__方法执行:
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
Python设计之初是一门面向对象语言，面向对象其实就是一种编程的思想，现在人们比较认可的解释就是：封装、继承、多态即为面向对象。
跟其他编程语言不同，Python的变量不是盒子，不会存储数据，它们只是引用，就像标签一样，贴在对象上面。
Python是一种高级编程语言，因其简洁易读的语法和强大的生态系统而受到广泛的欢迎。在Python中，内存管理是一个关键的主题，它决定了程序的性能和可靠性。本文将介绍Python是如何进行内存管理的，并讨论一些常见的内存管理技术和最佳实践。
在Python中，__init__和__del__是类的两个特殊方法，它们分别在对象实例化和销毁时调用。本文将介绍这两个方法的定义、用途和如何使用它们。
我们知道，Python 不需要提前声明变量，也无需指定其类型，变量的类型和内存占用都是运行时决定的。 赋值时，解释器会根据语法和右侧的操作数来决定新对象的类型。 在对象创建后，一个该对象的应用会被赋值给左侧的变量。 Python 程序的内存分配和释放都是解释器进行操作的，不需要程序员手动处理。
程序员是一项技术工种，个人的技术水平决定薪资。 程序员需要在面试的过程中展示自己的技术水平，通过有说服力的表现拿到自己理想的薪资。 面试中，面试题是招聘方对应聘方技术水平考核的重要方式。 为了帮助
1，当我们的实例对象需要有明确的初始化步骤的时候，你可以在 __init__ 方法中部署初始化的代码。
构造函数是一种特殊的类成员方法，主要用来在创建对象时初始化对象，即为对象成员变量赋初始值。Python 中的类构造函数用 __init__ 命名，为 MyClass 添加构造函数方法，并实例化一个对象。
提示 __方法名__ 格式的方法是 Python 提供的 内置方法 / 属性，稍后会给大家介绍一些常用的 内置方法 / 属性
python的数据类型分为mutable（可变） 和 immutable （不可变）
关于首先python进行内存管理就不得不提到Python解释器在何种情况下会释放变量的内存。Python引用了内存计数这一简单的计数来控制。当一个变量的引用计数为0的时候，就会被解释器回收。当然在交互模式下，内存不会马上释放，重新启动解释器就会释放了。
今天是Python的第15篇文章，我们来聊聊Python中内存管理机制，以及循环引用的问题。
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
Python 是一门强大且易用的脚本语言，以其简洁的语法和全面的功能而闻名，能够有效地支持各种业务的快速实现。但 Python 的设计者有意地隐藏了背后的复杂细节。在解决项目问题时，虽然许多问题可能通过搜索引擎找到答案，但由于 Python 的迭代速度非常快，搜索引擎和专业书籍往往无法提供最新和准确的答案。因此，深入了解 Python 的底层架构和核心原理，可以帮助我们更好地理解 Python 的使用方式，从而提高编程技能和调试能力。
一个对象的弱引用并不足以使得对象存在。当一个对象仅仅剩下弱引用的时候，python的垃圾回收机制会回收销毁这些对象，收回内存。
pygame中提供了一个用于表示这四个数据的对象：位置对象：pygame.Rect
Python作为一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，与大多数编程语言不同，Python中的变量无需事先申明，变量无需指定类型，程序员无需关心内存管理，Python解释器给你自动回收。开发人员不用过多的关心内存管理机制，这一切全部由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。
作用： 可以在对象实例化后完成对象的初始化（属性的赋值，方法的调用。。）
在 python 中引入 Module 是再常见不过了，那么当我们 import 时它做了什么事情呢？它是如何加载 Module 使用的呢？
这与Cpython 编译优化相关，行为称为字符串驻留，但驻留的字符串中只包含字母，数字或下划线。
此前，我们在介绍 java8 新增的 lambda 表达式时，曾经介绍过“闭包”的概念。
如果将应用程序比作人的身体：所有你所写的那些优雅的代码，业务逻辑，算法，应该就是大脑。垃圾 回收就是应用程序就是相当于人体的腰子，过滤血液中的杂质垃圾，没有腰子，人就会得尿毒症，垃圾 回收器为你的应该程序提供内存和对象。如果垃圾回收器停止工作或运行迟缓,像尿毒症,你的应用程序效 率也会下降，直至最终崩溃坏死。
引用计数 Python默认的垃圾收集机制是“引用计数”，每个对象维护了一个ob_ref字段。它的优点是机制简单，当新的引用指向该对象时，引用计数加1，当一个对象的引用被销毁时减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，所占用的内存将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，不过最主要的问题是它不能解决“循环引用”。 什么是循环引用？A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数虽然都为1，但显然应该被回收，例子： a = { } # a 的引用为 1 b = { } # b
> 面向对象编程——Object Oriented Programming，简称`OOP`，是一种**以对象为中心**的程序设计思想。
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