Python回收机制

1、小整数对象池

整数在程序中的使用非常广泛，python 为了优化速度，使用了小整数对象池，避免整数频繁申请和销毁和内存空间。

Python 对小整数的定义事【-5， 257】这些整数对象的hi提前建立好的，不会被垃圾回收，在一个 Python 的程序中，所有位于这个范围的整数使用的都是同一个对象。

同理，单个字母也是这样的。

但是当定义2个相同的字符串时，应用计数为0，触发垃圾回收。

2、大整数对象池

每一个大整数对象，均创建一个新的对象。

3、intern 机制

a1 = "HelloWorld"
a2 = "HelloWorld"
a3 = "HelloWorld"
a4 = "HelloWorld"
a5 = "HelloWorld"
a6 = "HelloWorld"
a7 = "HelloWorld"
a8 = "HelloWorld"
a9 = "HelloWorld

Python 会不会创建 9 个对象呢？

　在内存中会不会开辟 9 个 “HelloWorld”的内存空间呢？
想一下？

如果时这样的话，我们写了 10000 个对象，比如 a1 = ‘HelloWorld’ a10000 = ‘HelloWorld’ ,这样的话已不是开辟了 10000 个‘HelloWorld’ 所占的内存空间了呢？

如果真是这样，内存早就爆了，所以 Python 中这样一个机制 ----- intern 机制，让它占用一个 'HelloWorld' 所占的空间，靠引用计数去维护何时释放。

总结：

　　1、小整数[-5， 257] 共用对象，常驻内存

　　2、单个字符公用对象，常驻内存

　　3、单个单词，不可修改，默认开启 intern 机制，共用对象，引用计数为0，则销毁

垃圾回收（二）

1、Garbage collection（GC垃圾回收）

　　现在高级语言如java ，C#等都采用了垃圾回收机制，而不是 c，c++里用户自己管理维护没存的方式，自己管理内存极其自由，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量的内存泄漏，悬空指针埋下了隐患。遂于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的怨言，自然不会让用户自己处理如何回收内存的问题，python 里也同 java 一样采用了垃圾回收机制，不过不一样的时：python 采用的时引用计数计数机制为主，标记-消除和分代收集两种机制的策略

引用计数机制：

python里每一个东西都是对象，他们的核心就是一个结构体： PyProject

typedef struct_object{
      int ob_refcnt;
      struct_typeobject *ob_type;
 
} PyProject;

PyProject 是每个对象必有的内容，其中 ob_refcnt就是作为引用计数。当一个随想有新的引用时，他的 ob_refcnt就i会增加，当引用它的对象v欸删除时，它的ob_reflcnt 就会减少；

当引用计数为 0 时，改对象就结束了

引用计数的机制的优点：
　　1、简单

　　2、实时性、一旦没有了引用，内存就直接释放了，不用像其他机制等到特定时机，实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到平时

　　引用计数机制的缺点：

　　　　1、维护引用计数消耗资源

　　　　2、循环引用

lst1 = []
lst2 = []
 
lst1.append(lst2)
lst2.append(lst1)

lst1和 lst2 相互引用，如果不存在其他对象对他们的引用，lst1与lst2的引用计数也任然为 1，所占用的内存永远无法回收，这将时致命的。对于如今的强大硬件，缺点1尚可接受，但是循环引用导致内存泄漏，注定Python还将引用如夫人回收机制（标记清楚和分代收集）

GC系统所承担的工作远比“垃圾回收”多得多，实际上，他们负责三个重要任务

　　1、为新生对象分配内存

　　2、识别那些是垃圾对象

　　3、从垃圾对象中回收内存

如果将应用程序比作人的身体，所有你写的优雅的代码、业务逻辑，算法，应该就是大脑，依次类推，垃圾回收机制应该是身体的那个器官呢？

腰子没有了人还能活好像可是对于java、C# 这样的高级语言没有GC的话是不是就不行当然不行那腰子机制不成立白血球嗯也不行 ok 心脏行不行当然可以哈哈如果垃圾回收器停止或者行动迟缓那内存会不会爆满会不会会还不是不会那好像动脉阻塞或者心脏停跳难道不应该是人工呼吸吗是吗还有必要吗哦闹