이번에는 Python에서의 메모리 구조화에 대해 알아보겠습니다. Python은 자체적으로 메모리를 관리하며, 객체지향 프로그래밍 언어이기 때문에 모든 것을 객체로 다룹니다.

메모리 구조

Python 메모리는 크게 다음과 같은 구조를 가집니다:

• Stack: 함수의 지역 변수 및 임시 데이터를 저장하는 곳입니다.
• Heap: 동적으로 할당된 메모리가 저장되는 곳으로, 객체가 여기에 저장됩니다.

Python은 모든 것을 객체로 다루기 때문에, 변수는 해당 객체의 참조가 됩니다. 변수를 통해 객체에 접근하면 해당 객체의 주소를 참조하게 됩니다.

참조 카운트

Python은 참조 카운트를 통해 메모리를 관리합니다. 객체가 참조될 때마다 해당 객체의 참조 카운트가 증가하고, 참조가 사라지면 참조 카운트가 감소합니다. 참조 카운트가 0이 되면 해당 객체는 메모리에서 해제됩니다.

# 예제 코드
a = [1, 2, 3]  # 리스트 객체에 대한 참조 카운트: 1
b = a  # 리스트 객체에 대한 참조 카운트: 2
del a  # 리스트 객체에 대한 참조 카운트: 1

가비지 컬렉션

Python은 가비지 컬렉션을 통해 참조 카운트가 0인 객체를 메모리에서 해제합니다. 이를 통해 메모리 누수를 방지하고 자원을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

Python의 메모리 구조화 방법에 대해 간략히 알아봤습니다. 객체지향적인 특성과 참조 카운트를 통한 메모리 관리는 Python의 매력적인 특징 중 하나입니다.