CPython 垃圾收集器檢測(cè)循環(huán)引用詳解
CPython 中的垃圾收集器
CPython 的垃圾收集器(簡(jiǎn)稱GC)是 Python 內(nèi)置的為了解決循環(huán)引用問(wèn)題的方法。默認(rèn)情況下,它總是在后臺(tái)運(yùn)行,并且每隔一段時(shí)間就會(huì)發(fā)揮它的魔力,所以你不必?fù)?dān)心循環(huán)引用物會(huì)堵塞你的內(nèi)存。
垃圾收集器被設(shè)計(jì)為從 CPython 的工作內(nèi)存中找到并刪除循環(huán)引用對(duì)象。它通過(guò)以下方式完成這一工作。
- 檢測(cè)循環(huán)引用的對(duì)象
- 調(diào)用最終的
__del__
方法 - 它從每個(gè)對(duì)象中刪除指針(以此來(lái)解決循環(huán)問(wèn)題),只有當(dāng)循環(huán)在步驟 2 之后仍然是孤立的
在這個(gè)過(guò)程完成后,以前在循環(huán)中的每個(gè)對(duì)象現(xiàn)在的引用計(jì)數(shù)都是 0 ,因此此對(duì)象將從內(nèi)存中刪除。
雖然它是自動(dòng)工作的,但實(shí)際上我們可以把它作為一個(gè)模塊從標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中導(dǎo)入。舉例如下:
import gc
檢測(cè)循環(huán)引用
CPython 的垃圾收集器會(huì)跟蹤內(nèi)存中存在的各種對(duì)象--但不是所有的對(duì)象。我們可以實(shí)例化一些對(duì)象,看看垃圾收集器是否會(huì)收集它們。
>>> gc.is_tracked("a string") False >>> gc.is_tracked(["a", "list"]) True
如果一個(gè)對(duì)象可以包含指針,這就使它有能力形成循環(huán)引用結(jié)構(gòu)的一部分--而這正是垃圾檢測(cè)器存在的目的,即檢測(cè)和拆除。在 Python 中這樣的對(duì)象通常被稱為 "容器對(duì)象"。
所以,垃圾收集器需要知道任何有可能作為循環(huán)引用的一部分而存在的對(duì)象。字符串不能,所以 "一個(gè)字符串 "不會(huì)被垃圾收集器追蹤。列表(正如我們已經(jīng)看到的)能夠包含指針,因此 ['a', 'list']
被跟蹤。
用戶定義的類的任何實(shí)例也將被垃圾收集器跟蹤,因?yàn)槲覀兛偸强梢栽谒鼈兩砩显O(shè)置任意的屬性(指針)。
>>> Wade = MyNameClass("Wade") >>> gc.is_tracked(Wade) True
所以,垃圾收集器知道所有有可能形成循環(huán)引用的對(duì)象。它怎么知道是否已經(jīng)形成循環(huán)引用呢?
它也知道每個(gè)對(duì)象中的所有指針,以及它們所指向的位置。我們可以看到這個(gè)動(dòng)作。
>>> my_list = ["a", "list"] >>> gc.get_referents(my_list) ['list', 'a']
get_referents
方法(也稱為遍歷方法)接收一個(gè)對(duì)象,并返回它所包含的對(duì)象指針的列表(它的引用)。因此,上面的列表包含指向其每個(gè)元素的指針,這些元素都是字符串。
讓我們?cè)谝粋€(gè)對(duì)象的循環(huán)中看看 get_referents
方法(雖然還不是一個(gè)循環(huán)引用,因?yàn)檫@些對(duì)象仍然可以從命名空間中被訪問(wèn))。
>>> jane = MyNamedClass("Jane") >>> bob = MyNamedClass("Bob") >>> jane.friend = bob >>> bob.friend = jane >>> gc.get_referents(bob) [{'name': 'bob', 'friend': <__main__.MyNamedClass object at 0x7ff29a095d60>}, <class '__main__
在這個(gè)循環(huán)中,我們可以看到由 bob 指向的對(duì)象包含指向以下內(nèi)容的指針:它的屬性字典,包含 bob 的名字 (bob) 和它的朋友 (同樣由 jane 指向的 MyNamedClass 實(shí)例) 。bob 對(duì)象也有一個(gè)指向類對(duì)象本身的指針,因?yàn)?bob.class
將返回那個(gè)類對(duì)象。
當(dāng)垃圾收集器運(yùn)行時(shí),它檢查它所知道的每個(gè)對(duì)象(也就是當(dāng)你調(diào)用 gc.is_tracked
時(shí)返回True的任何對(duì)象)是否可以從命名空間到達(dá)。它通過(guò)跟蹤來(lái)自命名空間的所有指針,以及這些指針?biāo)赶虻膶?duì)象中的指針,以此類推,直到它建立起所有可從代碼中訪問(wèn)的東西的整個(gè)視圖。
如果在做完這些之后,GC 發(fā)現(xiàn)存在一些不能從命名空間到達(dá)的對(duì)象,那么它可以把這些對(duì)象清除掉。
記住,任何仍在內(nèi)存中的對(duì)象必須有一個(gè)非零的引用計(jì)數(shù),否則它們會(huì)因?yàn)橐糜?jì)數(shù)而被刪除。對(duì)于那些無(wú)法到達(dá)但仍有非零引用計(jì)數(shù)的對(duì)象,它們必須是循環(huán)引用的一部分,這就是為什么我們?nèi)绱岁P(guān)心這些發(fā)生的可能性。
讓我們回到引用循環(huán),jane 和 bob,通過(guò)從命名空間中移除指針,把這個(gè)循環(huán)變成一個(gè)循環(huán)的隔離。
>>> del jane >>> del bob
現(xiàn)在,我們已經(jīng)了解了垃圾收集器所要解決的確切情況。我們可以通過(guò)調(diào)用 gc.collect()
來(lái)觸發(fā)手動(dòng)垃圾收集。
>>> gc.collect() Deleting Bob! Deleting Jane! 4
默認(rèn)情況下,垃圾收集器會(huì)每隔一段時(shí)間自動(dòng)執(zhí)行這個(gè)動(dòng)作(因?yàn)樵絹?lái)越多的對(duì)象在CPython運(yùn)行時(shí)被創(chuàng)建和銷毀)。
在上面的代碼片段中,我們看到的輸出包含了來(lái)自 MyNamClass 的 __del__
方法的打印語(yǔ)句,在最后有一個(gè)數(shù)字--在這個(gè)例子中,是 4。 這個(gè)數(shù)字是由垃圾收集器本身輸出的,它告訴我們有多少對(duì)象被移除。
參考鏈接:
https://anvil.works/articles/pointers-in-my-python-3
以上就是CPython 垃圾收集器檢測(cè)循環(huán)引用詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于CPython 垃圾收集器的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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