如何在python中导致堆栈溢出和堆溢出

Question

我正在尝试了解 python 如何管理堆栈和堆。所以我想做一些“糟糕”的编程并导致堆栈溢出和堆溢出。我不明白为什么字符串例如进入堆栈而所有其他字符串进入堆。仅仅是设计师的约定吗？这些例子是否正确？ 从我读过的内容来看，python 中的所有内容都是在堆中生成的，因为它是面向对象的，对吧？

已编辑：我认为像 C 这样的语言中的堆栈具有固定长度，但在 python 中，即使堆栈是动态分配的，正如 Anycorn 在他的回答中所说的那样。这就是为什么如果我同时尝试大字符串（在堆栈上）或列表（在堆上），我也会获得完整的内存。如果我错了，请纠正我。谢谢

来自http://docs.python.org/c-api/memory.html

Python 中的内存管理涉及一个私有堆，其中包含所有 Python 对象和数据结构。这个私人的管理 堆由 Python 内存管理器在内部确保。蟒蛇 内存管理器有不同的组件来处理各种 动态存储管理方面，例如共享、分段、 预分配或缓存。

在最低级别，原始内存分配器确保存在 私有堆中有足够的空间来存储所有与 Python 相关的数据 与操作系统的内存管理器交互。在之上 原始内存分配器，几个特定于对象的分配器操作 在同一个堆上并实现不同的内存管理策略 适应每种对象类型的特性。

这里有一些例子。您可以将它们复制粘贴到Python official visualizer 但较小的值会导致它无法运行...

堆栈溢出：

import time
word = "test "
x = word*1000000000
time.sleep(10)
print ("this message wont appear if stack overflow has occurred!") 

我明白了

x = word*1000000000
MemoryError

如果我删除一个零，它就会运行。当我使用x = word*500000000 时，我得到了最大内存使用量 所以我不能使堆栈溢出，因为即使堆栈是动态分配的？

对于堆溢出：

i = 10000
test_list = [0]
while i > 0 :
    test_list [:0] = test_list #insert a copy of itself at the beginning
    i -= 1

现在我不明白垃圾收集器是如何在程序中运行的。它是否在堆栈和堆上运行，因为它们都是动态分配的？是因为操作系统内存管理器吗？这些东西告诉我们关于 python 编程语言的特征的什么？ 这是否证明了“动态语言”或“解释”一词的合理性？ 很抱歉这个问题很长，但我只需要澄清一些事情。 提前致谢！

已编辑
我找到了我要找的东西： 如果您调用，您可能会导致“真正的”堆栈溢出 sys.setrecursionlimit(N) 的 N 值大于您的系统实际可以处理的值，然后尝试递归到该深度。在某些时候，您的系统会耗尽堆栈空间，Python 解释器会崩溃。

Answer 1

如有错误请指正：

据我所知，当涉及到实际的堆栈实现时，python 堆栈（在默认分布中）实际上是基于堆内存（使用malloc 分配的内存）。所以你不能导致堆栈溢出，但你可能会耗尽内存。您看到的计算机速度变慢是因为内存正在交换到磁盘，过程非常缓慢。

一般来说，你不知道解释/字节编译语言是如何实现它的堆栈的，但最喜欢它没有在堆栈内存中实现，所以你不会导致堆栈溢出。可以使用alloca 实现 Python，但为什么呢？

参照。 CPython - Internally, what is stored on the stack and heap?

尝试使用编译为机器码的编译语言、C++、Fortran 等进行相同的实验。

Answer 2

通过构建无限递归函数，您可以在 python 中很容易地导致堆栈溢出，就像在任何其他语言中一样。这在 python 中更容易，因为它实际上除了递归之外根本不需要做任何事情。

>>> def foo():
...     return foo()
... 

>>> foo()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  .......
  File "<stdin>", line 2, in foo
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded
>>> 

至于堆，它由垃圾收集器管理。您可以分配大量对象并最终用完堆空间，Python 将引发MemoryError，但这需要相当长的时间。您实际上是在问题中的“堆栈溢出”示例中做到了这一点。您在堆栈上存储了对字符串的引用，该字符串占用了进程可用的所有空闲内存。根据经验，Python 会在堆栈上存储对任何无法保证其大小的值的堆结构的引用。

至于它是如何工作的，从第一个例子中你可以看到 python 有一个内置的限制 它不会超过的调用堆栈的深度。然而，可用于堆空间的内存量由操作系统定义，并且取决于许多因素。

这些应该是 python 文档的适当部分，用于获取有关错误本身的信息：

• http://docs.python.org/release/3.2.3/library/exceptions.html#RuntimeError
• http://docs.python.org/release/3.2.3/library/exceptions.html#MemoryError