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(GarbageCollection)機(jī)制實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)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ReferenceCounting的原理是，每個(gè)對(duì)象都維護(hù)一個(gè)引用計(jì)數(shù)字段，記錄這個(gè)對(duì)象被引用的次數(shù)(如果不清楚變量->引用->對(duì)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螅瑢?duì)象引用計(jì)數(shù)就加一，引用被銷毀時(shí)，對(duì)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(duì)象被引用的個(gè)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(duì)象的引用計(jì)數(shù)不為0，但是這組對(duì)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(huì)有其他的變量再去引用這組對(duì)象，最終導(dǎo)致如果使用引用計(jì)數(shù)法這些對(duì)象占用的內(nèi)存永遠(yuǎn)不會(huì)被釋放。

寫一段代碼舉個(gè)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ab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(huì)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(duì)循環(huán)引用問題的回收機(jī)制，作用的對(duì)象是容器類型的對(duì)象(比如：list、set、dict等)。

原理是：通過根節(jié)點(diǎn)對(duì)象(不會(huì)被刪除的對(duì)象)對(duì)有向圖把所有活動(dòng)對(duì)象打上標(biāo)記，然后回收沒有被標(biāo)記的非活動(dòng)對(duì)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(duì)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(huì)伴隨著整個(gè)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(gè)集合，每個(gè)集合稱為一個(gè)代。它們的垃圾收集頻率隨對(duì)象存活存活時(shí)間的增大而減小。也就是說：對(duì)于存活時(shí)間越長的對(duì)象，就越不可能是垃圾，減少對(duì)其的收集頻率。而新創(chuàng)建的對(duì)象都在第一代，第一代集合總數(shù)達(dá)到上限后，會(huì)觸發(fā)GC機(jī)制：可以回收的對(duì)象所占的內(nèi)存被釋放，不能被回收的移到中年代。

以上內(nèi)容為大家介紹了Python培訓(xùn)之垃圾回收機(jī)制是什么，希望對(duì)大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。