python內(nèi)存管理機(jī)制的案例分析

了解python內(nèi)存管理機(jī)制的案例分析？這個(gè)問題可能是我們?nèi)粘W(xué)習(xí)或工作經(jīng)常見到的。希望通過這個(gè)問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)淼膮⒖純?nèi)容，讓我們一起來看看吧！

語言的內(nèi)存管理是語言設(shè)計(jì)的一個(gè)重要方面。它是決定語言性能的重要因素。無論是C語言的手工管理，還是Java的垃圾回收，都成為語言最重要的特征。這里以Python語言為例子，說明一門動(dòng)態(tài)類型的、面向?qū)ο蟮恼Z言的內(nèi)存管理方式。

一句話概括：引用計(jì)數(shù)為主，清除標(biāo)記，分代回收為輔

python的垃圾回收（3種）

引用計(jì)數(shù)

當(dāng)對(duì)象的引用的計(jì)數(shù)器變?yōu)?的時(shí)候，該對(duì)象可能在內(nèi)存中，但是已經(jīng)不能訪問。python的垃圾回收時(shí)候不能做其他操作，如果一個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)變?yōu)?的時(shí)候python就去回收該對(duì)象，那么很顯然Python的效率會(huì)很差，那什么時(shí)候python會(huì)來回收呢？這是一個(gè)好問題。

python會(huì)監(jiān)聽自己new了多少個(gè)新的對(duì)象和有多少對(duì)象的引用計(jì)數(shù)器變?yōu)?了，兩個(gè)數(shù)值做差的到的數(shù)和閾值去比較，大于閾值，內(nèi)存開始進(jìn)行垃圾回收，銷毀引用計(jì)數(shù)器為0的對(duì)象。

優(yōu)點(diǎn):簡單實(shí)時(shí)性，缺點(diǎn)：維護(hù)引用計(jì)數(shù)消耗資源，循環(huán)引用。

分代回收

為了提高效率，有很多對(duì)象，清理了很多次他依然存在，可以認(rèn)為，這樣的對(duì)象不需要經(jīng)常回收，可以把它分到不同的集合，每個(gè)集合回收的時(shí)間間隔不同。簡單的說這就是python的分代回收。

具體說一下，python中的垃圾分為1，2，3代，在1代里的對(duì)象每次回收都會(huì)去清理，當(dāng)清理后有引用的對(duì)象依然存在，此時(shí)他會(huì)進(jìn)入2代集合，同理2代集合清理的時(shí)候存在的對(duì)象會(huì)進(jìn)入2代集合。

每個(gè)集合的清理時(shí)間如何分配，會(huì)先清理1代垃圾，當(dāng)清理10次一代垃圾后會(huì)清理一次2代垃圾，當(dāng)清理10次2代垃圾后會(huì)清理2代垃圾。

標(biāo)記清除

按需分配，當(dāng)內(nèi)存不夠的時(shí)候，從寄存器和程序棧上的引用出發(fā)，遍歷對(duì)象，將遍歷的對(duì)象打上標(biāo)記，然后在內(nèi)存中清除沒有標(biāo)記的對(duì)象。

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對(duì)python內(nèi)存管理機(jī)制的案例分析大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對(duì)大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。