重新分配会从 Python 的内存中删除以前的值吗？

Question

>>p = 5
>>id(p)
140101523888800
>>p = 5.56
>>id(p)
140100617985840

我知道将新值分配给现有变量时，它指向内存中存储新值的新位置。但我的问题是，包含先前值5 的内存位置是否仍然存在？ 如果是的话，会不会在重新分配几次后导致内存溢出？

Answer 1

如果不指定特定的 python 版本/实现，你真的不能问这样的问题。如果您在谈论参考实现（CPython），您可以查看此reference 或this one for python3.x。

具体来说：

理解 Python 堆的管理是由解释器本身执行的，用户无法控制它，这一点很重要

因此无法回答内存位置是否仍然有效。我们可以谈论的是对象是否会被垃圾收集器收集。由于 CPython 依赖于引用计数，因此当您为 p 分配不同的值时，原始值的引用计数会减少 1。如果该引用计数降至零，则垃圾收集器将收集该对象。这意味着内存位置可用于其他一些对象或可能python会将内存返回给操作系统。作为用户，您无法控制 Python 解释器将执行哪些操作（或何时执行）。

基本上，python 解释器会处理所有必要的细节，以防止内存泄漏/内存溢出等。作为一个 python 程序员，你不需要担心这些细节，就像你需要担心的一样如果您使用 C 等较低级别的语言进行编码，请了解它们。

Answer 2

基本上，您需要了解变量是如何引用到值的。当您分配值时，它并不拥有该值。如果变量 p 引用 5，它只是表明它有 5。一旦你重新引用 5.56，你的元素 5 将消失，新元素将被引用。确保了解它是如何被引用的。

>>p = 5 #variable p is referencing to value 5
>>id(p) 
140101523888800 
>>p = 5.56 #same variable p is referencing to the new value 5.56
>>id(p)
140100617985840