Python垃圾回收機(jī)制是什么

小編給大家分享一下Python垃圾回收機(jī)制是什么，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

不同于C/C++，像Python這樣的語言是不需要程序員寫代碼來管理內(nèi)存的，它的GC(Garbage Collection)機(jī)制 實(shí)現(xiàn)了自動內(nèi)存管理。GC做的事情就是解放程序員的雙手，找出內(nèi)存中不用的資源并釋放這塊內(nèi)存。 下面我們來看看Python的GC是怎么做的：

Python自帶的解釋器CPython主要使用了三種垃圾回收機(jī)制(引用計(jì)數(shù)為主，標(biāo)記-清除和分代回收為輔)：

引用計(jì)數(shù)

標(biāo)記清除

分代回收

下面讓我們分別了解下這幾種機(jī)制：

引用計(jì)數(shù)

引用計(jì)數(shù)法Reference Counting的原理是，每個對象都維護(hù)一個引用計(jì)數(shù)字段，記錄這個對象被引用的次數(shù)(如果不清楚變量->引用->對象 的問題，可以查看這篇文章Python的深拷貝和淺拷貝),如果有新的引用指向?qū)ο?，對象引用?jì)數(shù)就加一，引用被銷毀時(shí)，對象引用計(jì)數(shù)減一，當(dāng)用戶的引用計(jì)數(shù)為0時(shí)，該內(nèi)存被釋放?？梢酝ㄟ^sys.getrefcount()函數(shù)查看對象被引用的個數(shù)。

這種方法主要存在兩種問題：

需要去維護(hù)引用計(jì)數(shù)，存在執(zhí)行效率問題

無法解決循環(huán)引用問題

所謂循環(huán)引用就是：有一組對象的引用計(jì)數(shù)不為0，但是這組對象實(shí)際上并沒有被變量引用，它們之間是相互引用，而且也不會有其他的變量再去引用這組對象，最終導(dǎo)致如果使用 引用計(jì)數(shù)法 這些對象占用的內(nèi)存永遠(yuǎn)不會被釋放。

寫一段代碼舉個例子：

In [23]: a = []

In [24]: b = []

In [25]: a.append(b)

In [26]: b.append(a)

In [27]: a
Out[27]: [[[...]]]

In [28]: b
Out[28]: [[[...]]]

可以看到，現(xiàn)在a b都出現(xiàn)了循環(huán)引用，此時(shí)就算使用del語句刪除變量，被使用的內(nèi)存也不會被回收，所以就需要第二種GC機(jī)制：

標(biāo)記清除

標(biāo)記清除Mark-Sweep是針對循環(huán)引用問題的回收機(jī)制，作用的對象是容器類型的對象(比如：list、set、dict等)。

原理是：通過根節(jié)點(diǎn)對象(不會被刪除的對象)對有向圖把所有活動對象打上標(biāo)記，然后回收沒有被標(biāo)記的非活動對象。

分代回收

分代回收是建立在標(biāo)記清除基礎(chǔ)上的一種輔助回收容器對象的GC機(jī)制。 無論開發(fā)的程序類型如何，規(guī)模如何，都有這樣的相同之處：一些比例的內(nèi)存生存周期都很短，而另一些內(nèi)存的生存周期比較長，可能會伴隨著整個程序的開始和結(jié)束。 所以分代回收就根據(jù)系統(tǒng)中內(nèi)存存活時(shí)間把它們劃分成不同的集合：一共分成三個集合，每個集合稱為一個代。 它們的垃圾收集頻率 隨 對象 存活存活時(shí)間的增大 而 減小。也就是說：對于存活時(shí)間越長的對象，就越不可能是垃圾，減少對其的收集頻率。而新創(chuàng)建的對象都在第一代，第一代集合總數(shù)達(dá)到上限后，會觸發(fā)GC機(jī)制：可以回收的對象所占的內(nèi)存被釋放，不能被回收的移到中年代。

看完了這篇文章，相信你對Python垃圾回收機(jī)制是什么有了一定的了解，想了解更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！