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詳細分析Python垃圾回收機制

瀏覽:80日期:2022-07-19 08:38:49

引入

為什么要有垃圾回收機制

Python中的垃圾回收機制簡稱(GC),我們在程序的運行中會產生大量的變量用于保存數據,而有時候有些變量已經沒有用了就需要被清理釋放掉該變量所占據的內存空間。在一些較為低級的語言中(比如:C語言,匯編語言)對于內存空間的釋放是需要編程人員來手動進行的,這種與底層硬件直接打交道的操作是十分的危險與繁瑣的,而基于C語言開發而來的Python為了解決掉這種顧慮則自帶了一種垃圾回收機制,從而讓開發人員不必過分擔心內存的使用情況而可以全身心的投入到開發中去。

>>> name = 'yunya' #yunya 準備改名>>> name = 'yunyaya' #原本yunya這個名字不使用了,現在必須清理掉它否則將會占據內存空間,所幸Python的垃圾回收機制會幫我清理掉 'yunya'>>

堆區和棧區的概念

如果你看我之前寫的那篇文章關于Python變量的底層原理的話那么想必對堆區和棧區內存有了一定的了解。如果沒有看過那么也沒有關系,鏈接如下:

Python變量與基本數據類型

底層工作原理

引用計數

引用計數說白了就是來對堆區的變量值綁定的棧區變量名來計數。如圖:

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當使用del或者對變量名重新賦值后,該變量值的引用計數就會 -1 。當引用計數為 0 時候下次 Python內存回收機制 進行內存掃描時便會將該變量值當做垃圾進行回收。

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 那么這里就是Python內存回收機制中最基本的也最常用的引用計數介紹。

循環引用-內存泄漏

引用計數雖然作為Python內存回收機制中最經常使用的一種機制,但是它本身也是具有一定的缺點。我們來看下面這段代碼:

>>> l1 = [1,2,3]>>> l2 = [1,2,3,l1]>>> l1.append(l2) #append()方法用于向列表中添加一個元素值>>> l1[1, 2, 3, [1, 2, 3, [...]]]>>> l2[1, 2, 3, [1, 2, 3, [...]]]>>>

現在l1和l2全部作為互相引用了。那么對于這種引用方式叫做循環引用(也被稱為交叉引用),循環引用會帶來一個問題:

l1 變量值 的引用計數 目前為 2 l2 變量值 的引用計數 目前為 2 當使用 del l1 與 del l2 后呢? 它們的引用變量都減1,但是引用方式的變量名都互相刪除了,按理說這些變量值都成了垃圾變量。單根據引用計數是無法清理這些垃圾變量的。

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>>> del l1>>> del l2>>> #現在怎么訪問 li1 或者 li2 呢?訪問不到,但是他們的變量值依然存在于內存,引用計數從2變為1

標記-清除

標記清除的意思在于當應用程序可用內存空間即將被耗盡時便開始掃描棧區,并且會順著棧區變量名對堆區中的變量值做一個標記,如果堆區中存在沒有與棧區變量名做對應關系的數據則會被認為是垃圾數據從而被Python垃圾回收機制清理。

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效率問題解決方案-分代回收

基于引用計數的垃圾回收機制每一次執行清理操作前都會將整個堆區的變量值的引用計數做一次遍歷統計。這樣做是非常消耗時間的,所以Python垃圾回收機制為了效率的提升加入了分代回收的策略。

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參考文獻

https://www.jb51.net/article/161474.htm

以上就是詳細分析Python垃圾回收機制的詳細內容,更多關于Python垃圾回收機制的資料請關注好吧啦網其它相關文章!

標簽: Python 編程
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