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目录1 引用计数1.1 引用计数算法原理1.2 计数器增减条件1.2.1 引用计数+1的条件1.2.2 引用计数-1的条件1.2.3 代码实战1.3 引用计数的优点与缺点1.3.1
得益于 python
的自动垃圾回收机制,在 Python
中创建对象时无须手动释放。这对开发者非常友好,让开发者无须关注低层内存管理。但如果对其垃圾回收机制不了解,很多时候写出的 Python
代码会非常低效。
垃圾回收算法有很多,主要有: 引用计数
、 标记-清除
、 分代收集
等。
在 python
中,垃圾回收算法以 引用计数
为主, 标记-清除
和 分代收集
两种机制为辅。
引用计数原理比较简单:
每个对象有一个整型的引用计数属性。用于记录对象被引用的次数。例如对象 A
,如果有一个对象引用了 A
,则 A
的引用计数 +1
。当引用删除时, A
的引用计数 -1
。当 A
的引用计数为0时,即表示对象 A
不可能再被使用,直接回收。
在 Python
中,可以通过 sys
模块的 getrefcount
函数获取指定对象的引用计数器的值,我们以实际例子来看。
import sys
class A():
def __init__(self):
pass
a = A()
print(sys.getrefcount(a))
运行上面代码,可以得到输出结果为 2
。
上面我们看到,创建一个 A
对象,并将对象赋值给 a
变量后,对象的引用计数器值为 2
。那么什么时候计数器会 +1
,什么时候计数器会 -1
呢?
A()
a=A()
func(a)
arr=[a,a]
对象被显式销毁,如 del a
。变量重新赋予新的对象,例如 a=0
。对象离开它的作用域,如 func
函数执行完毕时, func
函数中的局部变量(全局变量不会)。
对象所在的容器被销毁,或从容器中删除对象。
为了更好的理解计数器的增减,我们运行实际代码,一目了然。
import sys
class A():
def __init__(self):
pass
print("创建对象 0 + 1 =", sys.getrefcount(A()))
a = A()
print("创建对象并赋值 0 + 2 =", sys.getrefcount(a))
b = a
c = a
print("赋给2个变量 2 + 2 =", sys.getrefcount(a))
b = None
print("变量重新赋值 4 - 1 =", sys.getrefcount(a))
del c
print("del对象 3 - 1 =", sys.getrefcount(a))
d = [a, a, a]
print("3次加入列表 2 + 3 =", sys.getrefcount(a))
def func(c):
print('传入函数 1 + 2 = ', sys.getrefcount(c))
func(A())
输出结果如下:
创建对象 0 + 1 = 1
创建对象并赋值 0 + 2 = 2
赋给2个变量 2 + 2 = 4
变量重新赋值 4 - 1 = 3
del对象 3 - 1 = 2
3次加入列表 2 + 3 = 5
传入函数 1 + 2 = 3
需要为对象分配引用计数空间,增大了内存消耗。
当需要释放的对象比较大时,如字典对象,需要对引用的所有对象循环嵌套调用,可能耗时比较长。
循环引用。 这是引用计数的致命伤,引用计数对此是无解的,因此必须要使用其它的垃圾回收算法对其进行补充。
上一小节提到,引用计数算法无法解决循环引用问题,循环引用的对象会导致大家的计数器永远都不会等于 0
,带来无法回收的问题。
标记-清除
算法主要用于潜在的循环引用问题,该算法分为2步:
以具体代码示例说明:
class A():
def __init__(self):
self.obj = None
def func():
a = A()
b = A()
c = A()
d = A()
a.obj = b
b.obj = a
return [c, d]
e = func()
上面代码中,a和b相互引用,e引用了c和d。整个引用关系如下图所示
如果采用引用计数器算法,那么a和b两个对象将无法被回收。而采用标记清除法,从根节点(即e对象)开始遍历,c、d、e三个对象都会被标记为 可达
,而a和b无法被标记。因此a和b会被回收。
这是读者可能会有疑问,为什么确定根节点是e,而不会是a、b、c、d呢?这里就有讲究了,什么样的对象会被看成是根节点呢?一般而言,根节点的选取包括(但不限于)如下几种:
在执行垃圾回收过程中,程序会被暂停,即 stop-the-world
。这里很好理解:你妈妈在打扫房间的时候,肯定不允许你在房间内到处丢垃圾,要不然永远也无法打扫干净。
为了减少程序的暂停时间,采用 分代回收
( Generational Collection
)降低垃圾收集耗时。
分代回收基于这样的法则:
Python
中,对象一共有3种世代: G0
, G1
, G2
。
G0
。GC
扫描中存活下来,则移至 G1
,处于 G1
的对象被扫描次数会减少。G2
,处于 G1
的对象被扫描次数将会更少。当某世代中分配的对象数量与被释放的对象之差达到某个阈值的时,将触发对该代的扫描。当某世代触发扫描时,比该世代年轻的世代也会触发扫描。
那么这个阈值是多少呢?我们可以通过代码查看或者修改,示例代码如下
import gc
threshold = gc.get_threshold()
print("各世代的阈值:", threshold)
# 设置各世代阈值
# gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])
gc.set_threshold(800, 20, 20)
输出结果如下:
各世代的阈值: (700, 10, 10)
到此这篇关于带你一文读懂Python垃圾回收机制的文章就介绍到这了,更多相关Python垃圾回收机制内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
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本文标题: 带你一文读懂Python垃圾回收机制
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