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python垃圾回收机制

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变量的基本使用原则就是先定义再使用,日常生活中,我们去超市买东西也是类似的,需要先付款再拿回家使用,比如说买了一个创可贴,用完了之后我们是不是要丢掉呢?因为用过的创可贴已经没用了,就会被我们人为的当作垃圾处理掉,同样对应到python中,没有用的变量值也属于垃圾,本文带大家了解python解释器如何处理它的垃圾。0Python

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补充小知识—变量值的引用变量值的引用分为直接引用和间接引用两种。

直接引用:变量值直接与变量名绑定,比如

name = '小庄'

间接引用:变量值先被直接引用,然后被容器类型的数据引用,比如

name_list = [name, '张三']
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补充小知识—变量在内存中如何存储可以将内存分为堆区和栈区两部分,当我们定义变量的时候,变量名与值所在内存地址的关联关系存在栈区,值存放在堆区,如定义两个变量name = '小庄', age = 18,变量的存储如下图所示:

 
03
垃圾回收机制(GC)在正式介绍python的垃圾回收机制之前,需要先知道python中的垃圾具体指的是什么,当一个变量值被引用的次数为0时,该变量值无法访问,称之为内存中的垃圾。

一个变量值被引用的次数被称为引用计数,引用计数 = 直接引用次数 + 间接引用次数。

name = '小庄'   # '小庄'被直接引用,此时 引用计数 = 1
name_list = [name, '张三']  # '小庄'被间接引用,此时 引用计数 = 1 + 1 = 2

如何减少一个变量值的引用计数呢?有以下两种方式

# 方式一:解除变量名和变量值的绑定关系
name = '小庄'  # 引用计数 = 1
del name  # 解除变量名name和'小庄' 的绑定关系, 此时 '小庄' 的引用计数变为0

# 方式二:对name进行重新赋值
name = '小庄'  # 引用计数 = 1
name = '张三'   # 此时'小庄'的引用计数变为0, '张三'的引用计数变为1

但是,通过引用计数来清除内存中的垃圾存在两个缺陷,第一,变量值被关联次数的每次的增加或减少都会引发计数机制,效率太低;第二,就是容器类型的数据可能会产生循环引用,导致解释器无法通过引用计数清理内存空间。

为了解决引用计数的第一个缺陷—效率太低,就有了分代回收的机制,当一个变量值被扫描很多次都没有被垃圾回收机制回收的话,解释器就会认为该变量值会被经常使用,会减少对该变量值的扫描次数,但是可能也会导致某些变量值的回收被延迟,是一种以空间换时间的提高解释器效率的方式。

同样,为了解决引用计数的第二个缺陷—容器类型数据之间的循环引用,就有了标记清除的机制,容器类型数据之间的循环引用可以结合代码来演示。

list1 = [1, ]  # [1, ] 的引用计数 = 1
list2 = [2, ]  # [2, ] 的引用计数 = 1
list1.append(list1)  # [2, ]  的引用计数 = 1 + 1 = 2
list2.append(list2)  # [1, ]  的引用计数 = 1 + 1 = 2
print(list1, list2)
del list1  # 解除list1与列表之间的绑定关系,[1, ] 的引用计数 = 2 - 1 = 1
del list2  # 解除list2与列表之间的绑定关系,[2, ] 的引用计数 = 2 - 1 = 1
print(list1, list2)  # 这里会报错,没有定义,但是此时[1, ],[2, ]的引用计数都不为零,这就是标记清除需要解决的问题
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又补充…之前介绍过小整数池的概念,python解释器在启动那一刻起,就在内存空间中开辟了一系列的内存空间,用来存放常用的整数-5-256,字符串也有类似的机制,存在这里的数据是不会受到垃圾回收机制的影响。

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