CPython 中的垃圾收集器

CPython 的垃圾收集器（簡稱GC）是 Python 內(nèi)置的為了解決循環(huán)引用問題的方法。默認(rèn)情況下，它總是在后臺運行，并且每隔一段時間就會發(fā)揮它的魔力，所以你不必?fù)?dān)心循環(huán)引用物會堵塞你的內(nèi)存。

垃圾收集器被設(shè)計為從 CPython 的工作內(nèi)存中找到并刪除循環(huán)引用對象。它通過以下方式完成這一工作。

• 檢測循環(huán)引用的對象
• 調(diào)用最終的 __del__ 方法
• 它從每個對象中刪除指針（以此來解決循環(huán)問題），只有當(dāng)循環(huán)在步驟 2 之后仍然是孤立的

在這個過程完成后，以前在循環(huán)中的每個對象現(xiàn)在的引用計數(shù)都是 0 ，因此此對象將從內(nèi)存中刪除。

雖然它是自動工作的，但實際上我們可以把它作為一個模塊從標(biāo)準(zhǔn)庫中導(dǎo)入。舉例如下：

import gc

檢測循環(huán)引用

CPython 的垃圾收集器會跟蹤內(nèi)存中存在的各種對象--但不是所有的對象。我們可以實例化一些對象，看看垃圾收集器是否會收集它們。

>>> gc.is_tracked("a string")
False
>>> gc.is_tracked(["a", "list"])
True

如果一個對象可以包含指針，這就使它有能力形成循環(huán)引用結(jié)構(gòu)的一部分--而這正是垃圾檢測器存在的目的，即檢測和拆除。在 Python 中這樣的對象通常被稱為 "容器對象"。

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象。字符串不能，所以 "一個字符串 "不會被垃圾收集器追蹤。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例也將被垃圾收集器跟蹤，因為我們總是可以在它們身上設(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？

它也知道每個對象中的所有指針，以及它們所指向的位置。我們可以看到這個動作。

>>> my_list = ["a", "list"]
>>> gc.get_referents(my_list)
['list', 'a']

get_referents 方法（也稱為遍歷方法）接收一個對象，并返回它所包含的對象指針的列表（它的引用）。因此，上面的列表包含指向其每個元素的指針，這些元素都是字符串。

讓我們在一個對象的循環(huán)中看看 get_referents 方法（雖然還不是一個循環(huán)引用，因為這些對象仍然可以從命名空間中被訪問）。

>>> 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__

在這個循環(huán)中，我們可以看到由 bob 指向的對象包含指向以下內(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 實例) 。bob 對象也有一個指向類對象本身的指針，因為 bob.class 將返回那個類對象。

當(dāng)垃圾收集器運行時，它檢查它所知道的每個對象（也就是當(dāng)你調(diào)用 gc.is_tracked 時返回True的任何對象）是否可以從命名空間到達(dá)。它通過跟蹤來自命名空間的所有指針，以及這些指針?biāo)赶虻膶ο笾械闹羔槪源祟愅?，直到它建立起所有可從代碼中訪問的東西的整個視圖。

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)的對象，那么它可以把這些對象清除掉。

記住，任何仍在內(nèi)存中的對象必須有一個非零的引用計數(shù)，否則它們會因為引用計數(shù)而被刪除。對于那些無法到達(dá)但仍有非零引用計數(shù)的對象，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，通過從命名空間中移除指針，把這個循環(huán)變成一個循環(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。我們可以通過調(diào)用 gc.collect() 來觸發(fā)手動垃圾收集。

>>> gc.collect()
Deleting Bob!
Deleting Jane!
4

默認(rèn)情況下，垃圾收集器會每隔一段時間自動執(zhí)行這個動作（因為越來越多的對象在CPython運行時被創(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自 MyNamClass 的 __del__ 方法的打印語句，在最后有一個數(shù)字--在這個例子中，是 4。 這個數(shù)字是由垃圾收集器本身輸出的，它告訴我們有多少對象被移除。

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關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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