詳細分析Python垃圾回收機制
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(chǎn)生大量的變量用于保存數(shù)據(jù),而有時候有些變量已經(jīng)沒有用了就需要被清理釋放掉該變量所占據(jù)的內(nèi)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(nèi)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(fā)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(fā)人員不必過分擔心內(nèi)存的使用情況而可以全身心的投入到開發(fā)中去。
>>> name = "yunya" #yunya 準備改名 >>> name = "yunyaya" #原本yunya這個名字不使用了,現(xiàn)在必須清理掉它否則將會占據(jù)內(nèi)存空間,所幸Python的垃圾回收機制會幫我清理掉 "yunya" >>
堆區(qū)和棧區(qū)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(qū)和棧區(qū)內(nèi)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:
底層工作原理
引用計數(shù)
引用計數(shù)說白了就是來對堆區(qū)的變量值綁定的棧區(qū)變量名來計數(shù)。如圖:
當使用del或者對變量名重新賦值后,該變量值的引用計數(shù)就會 -1 。當引用計數(shù)為 0 時候下次 Python內(nèi)存回收機制 進行內(nèi)存掃描時便會將該變量值當做垃圾進行回收。
那么這里就是Python內(nèi)存回收機制中最基本的也最常用的引用計數(shù)介紹。
循環(huán)引用-內(nèi)存泄漏
引用計數(shù)雖然作為Python內(nèi)存回收機制中最經(jīng)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(xiàn)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(huán)引用(也被稱為交叉引用),循環(huán)引用會帶來一個問題:
- l1 變量值 的引用計數(shù) 目前為 2
- l2 變量值 的引用計數(shù) 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(jù)引用計數(shù)是無法清理這些垃圾變量的。
>>> del l1 >>> del l2 >>> #現(xiàn)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(nèi)存,引用計數(shù)從2變?yōu)?
標記-清除
標記清除的意思在于當應用程序可用內(nèi)存空間即將被耗盡時便開始掃描棧區(qū),并且會順著棧區(qū)變量名對堆區(qū)中的變量值做一個標記,如果堆區(qū)中存在沒有與棧區(qū)變量名做對應關系的數(shù)據(jù)則會被認為是垃圾數(shù)據(jù)從而被Python垃圾回收機制清理。
效率問題解決方案-分代回收
基于引用計數(shù)的垃圾回收機制每一次執(zhí)行清理操作前都會將整個堆區(qū)的變量值的引用計數(shù)做一次遍歷統(tǒng)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。
參考文獻
http://www.dbjr.com.cn/article/161474.htm
以上就是詳細分析Python垃圾回收機制的詳細內(nèi)容,更多關于Python垃圾回收機制的資料請關注腳本之家其它相關文章!
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