Python的垃圾回收機制通過引用計數(shù)來決定一個對象要不要被回收。當一個對象被引用次數(shù)為0時，它就會被作為垃圾回收從而釋放Python內(nèi)存。

但有些情況下，我們的代碼可能在不經(jīng)意間導致某些實際上我們不再使用的對象的引用計數(shù)始終大于0，從而無法被垃圾回收。

我們舉個例子：

很多人喜歡使用字典來存放一些數(shù)據(jù)，假設(shè)我現(xiàn)在有一個字典是這樣的：

animal={'Monkey':monkey_obj,'Tiger':tiger_obj,'Panda':panda_obj}

其中monkey_obj,tiger_obj,panda_obj都是對象。在我們的程序中，可能會傳入不同的字符串來讀取不同的對象。當我們把這些對象放進字典中的時候，它的引用計數(shù)已經(jīng)被+1了。

但是，panda_obj這個對象比較特殊，它只會在程序運行的早期被查出來使用1次。之后就再也不會使用了。

但由于這個對象被放在字典里面，所以這個對象的引用計數(shù)始終大于0，Python的垃圾回收機制就會認為這個對象還會被使用，于是它就會始終占用內(nèi)存。

在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域或者圖像處理領(lǐng)域，經(jīng)常會出現(xiàn)字典的值占用大量內(nèi)存的情況，這種情況就會導致內(nèi)存的浪費。

為了解決這種情況，我們可以使用Python自帶的weakref模塊，它里面有一個WeakValueDictionary，就是用來處理這種情況的。

我們來看看如何使用它：

importweakref

classPanda:

def__init__(self,name):

self.name=name

defwalk(self):

print('我是一只熊貓，正在走路')

classTiger:

pass

classMonkey:

pass

panda=Panda('xyz')

tiger=Tiger()

Monkey=Monkey()

weak_dict=weakref.WeakValueDictionary()

weak_dict['Panda']=panda

weak_dict['Tiger']=tiger

weak_dict['Monkey']=moneky

使用weak_dict就像使用普通的字典一樣。但賦值時，值的引用計數(shù)不會改變。

這樣當我們在其他地方刪除panda這個字典時，就不會由于字典占用了一個引用計數(shù)而導致無法被垃圾回收問題。

以上內(nèi)容為大家介紹了優(yōu)化Python程序的內(nèi)存占用，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓機構(gòu):千鋒教育。http://parentadvocate.org/