python之垃圾回收机制
一、前言
Python 是一门高级语言,使用起来类似于自然语言,开发的时候自然十分方便快捷,原因是Python在背后为我们默默做了很多事情,其中一件就是垃圾回收,来解决内存管理,内存泄漏的问题。
内存泄漏:当程序不停运行,有一部分对象没有作用,但所占内存没有被释放,服务器内存随时间越来越少,最终导致系统的崩溃,所以内存泄漏是一个需要重点关注的问题。
Java垃圾回收 半自动 只买新的 不用管扔垃圾
Python全自动 【引用计数,分代回收】
二、python的垃圾回收机制包括引用计数、循环引用,那么我们通过什么来解决呢,下面讲一下。
2.1 引用计数
Python 标记一个对象是否还有用的方法就是用引用计数,以下情形会为该对象的计数+1:
创建时
被引用时
作为参数传入函数时
相反,以下情形会为该对象的计数-1:
被del
被重引用
函数执行完毕
查看某一元素的计数可以通过 sys.getrefcount(),当引用计数为0 的时候,内存就会被释放。
可以想到和其他垃圾回收相比,Python的机制优点很明显,就是实时性,Python的gc 模块就是开放的接口用以管理。
也可以很容易猜到这样的缺点就是性能相对较低,看过这样的报道,instagram 通过禁用 gc 模块,性能提升10%!
2.2 循环引用
有一种特殊情况,当两个或多个变量互相循环引用的时候,按照计数引用的机制就无法处理了
Python
a = []
b = []
a.append(b)
b.append(a)
print(a,b)
a,b 的引用计数均为2,无法回收两者内存
2.3 解决方案
通过 ”标记-清除“ 来解决循环调用问题:
垃圾回收器定时去寻找这类循环调用,并清除
具体是 先从 根对象集合副本中 开始寻找,这些对象计数不为0,没有被清除
然后一个个检测,将其分为可达对象和不可达对象,底层通过链表的数据结构实现,通过操作副本清除标记,来在不影响原数据的情况下,判断是否为循环调用
最后将不可达对象清除,释放内存,效率较低。
有三种情况会触发垃圾回收:
1.调用gc.collect(),
2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3.程序退出的时候
2.分代回收,利用 “空间换时间”策略提高效率:
有些内存块生存时间从开始到结束,有些则很短,所以同样对他们进行垃圾回收是很浪费的一件事情,
所有对象开始被划分到零代中,Python 默认 有三代,一个代就是一个链表
年轻代中的对象优先处理,经历垃圾处理次数愈多的,越“老” ,就会上升,最终放在第二代中。
需要研究:
Python的垃圾回收机制是通过检测数量是否到达阈值来决定是否进行。
gc模块
补充:语录
C中指针之类的 其实是操作系统的概念 c的抽象程度和os同级别
C是os的好基友
因此c的难度不在于困惑人的语法
本质上是os复杂度的延伸
Python作为动态语言 抽象程度更高 没有指针这种东西
树上算法 遍历之类的 离不开树
递归回溯和分治是初学者最容易困惑的
比如图论算法离不开图的数据结构
数据结构方便存 根本上还是方便算。
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