引入

為什么要有垃圾回收機(jī)制

Python中的垃圾回收機(jī)制簡稱（GC），我們在程序的運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生大量的變量用于保存數(shù)據(jù)，而有時(shí)候有些變量已經(jīng)沒有用了就需要被清理釋放掉該變量所占據(jù)的內(nèi)存空間。在一些較為低級的語言中（比如：C語言，匯編語言）對于內(nèi)存空間的釋放是需要編程人員來手動(dòng)進(jìn)行的，這種與底層硬件直接打交道的操作是十分的危險(xiǎn)與繁瑣的，而基于C語言開發(fā)而來的Python為了解決掉這種顧慮則自帶了一種垃圾回收機(jī)制，從而讓開發(fā)人員不必過分擔(dān)心內(nèi)存的使用情況而可以全身心的投入到開發(fā)中去。

>>> name = 'yunya' #yunya 準(zhǔn)備改名>>> name = 'yunyaya' #原本yunya這個(gè)名字不使用了，現(xiàn)在必須清理掉它否則將會(huì)占據(jù)內(nèi)存空間，所幸Python的垃圾回收機(jī)制會(huì)幫我清理掉 'yunya'>>

堆區(qū)和棧區(qū)的概念

如果你看我之前寫的那篇文章關(guān)于Python變量的底層原理的話那么想必對堆區(qū)和棧區(qū)內(nèi)存有了一定的了解。如果沒有看過那么也沒有關(guān)系，鏈接如下：

Python變量與基本數(shù)據(jù)類型

底層工作原理

引用計(jì)數(shù)

引用計(jì)數(shù)說白了就是來對堆區(qū)的變量值綁定的棧區(qū)變量名來計(jì)數(shù)。如圖：

當(dāng)使用del或者對變量名重新賦值后，該變量值的引用計(jì)數(shù)就會(huì) -1 。當(dāng)引用計(jì)數(shù)為 0 時(shí)候下次 Python內(nèi)存回收機(jī)制 進(jìn)行內(nèi)存掃描時(shí)便會(huì)將該變量值當(dāng)做垃圾進(jìn)行回收。

　那么這里就是Python內(nèi)存回收機(jī)制中最基本的也最常用的引用計(jì)數(shù)介紹。

循環(huán)引用-內(nèi)存泄漏

引用計(jì)數(shù)雖然作為Python內(nèi)存回收機(jī)制中最經(jīng)常使用的一種機(jī)制，但是它本身也是具有一定的缺點(diǎn)。我們來看下面這段代碼：

>>> l1 = [1,2,3]>>> l2 = [1,2,3,l1]>>> l1.append(l2) #append()方法用于向列表中添加一個(gè)元素值>>> l1[1, 2, 3, [1, 2, 3, [...]]]>>> l2[1, 2, 3, [1, 2, 3, [...]]]>>>

現(xiàn)在l1和l2全部作為互相引用了。那么對于這種引用方式叫做循環(huán)引用（也被稱為交叉引用），循環(huán)引用會(huì)帶來一個(gè)問題：

l1 變量值 的引用計(jì)數(shù) 目前為 2 l2 變量值 的引用計(jì)數(shù) 目前為 2 當(dāng)使用 del l1 與 del l2 后呢？ 它們的引用變量都減1，但是引用方式的變量名都互相刪除了，按理說這些變量值都成了垃圾變量。單根據(jù)引用計(jì)數(shù)是無法清理這些垃圾變量的。

>>> del l1>>> del l2>>> #現(xiàn)在怎么訪問 li1 或者 li2 呢？訪問不到，但是他們的變量值依然存在于內(nèi)存，引用計(jì)數(shù)從2變?yōu)?

標(biāo)記-清除

標(biāo)記清除的意思在于當(dāng)應(yīng)用程序可用內(nèi)存空間即將被耗盡時(shí)便開始掃描棧區(qū)，并且會(huì)順著棧區(qū)變量名對堆區(qū)中的變量值做一個(gè)標(biāo)記，如果堆區(qū)中存在沒有與棧區(qū)變量名做對應(yīng)關(guān)系的數(shù)據(jù)則會(huì)被認(rèn)為是垃圾數(shù)據(jù)從而被Python垃圾回收機(jī)制清理。

效率問題解決方案-分代回收

基于引用計(jì)數(shù)的垃圾回收機(jī)制每一次執(zhí)行清理操作前都會(huì)將整個(gè)堆區(qū)的變量值的引用計(jì)數(shù)做一次遍歷統(tǒng)計(jì)。這樣做是非常消耗時(shí)間的，所以Python垃圾回收機(jī)制為了效率的提升加入了分代回收的策略。

參考文獻(xiàn)

https://www.jb51.net/article/161474.htm

以上就是詳細(xì)分析Python垃圾回收機(jī)制的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python垃圾回收機(jī)制的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！