谈谈python垃圾回收机制

什么是垃圾回收机制?

首先,咱先来解释名词,垃圾回收是不是就是将没用的,废弃的东西回收起来。

在坐的各位都没有女朋友对吧,那难以想象你们的房间会是一个什么样子,可能会有很多垃圾,很凌乱,自己也不收拾。那当你有了女朋友了就不一样了,她会帮你收拾房间,把没用的垃圾都给你扔掉。

那在我们Python当中的垃圾回收承担的就是女朋友的角色,你们想象一下,你现在有一个轻度强迫症的女朋友一刻不停的跟在你的背后打扫卫生,你一放下脏碟子或者垃圾什么的,就已经帮你清理、打扫了

所以垃圾回收机制就是自动帮助我们管理内存,清理垃圾的一种工具

垃圾回收机制有什么用?

那我们现在先来想一想,我们平时在写程序的时候是不是会定义一些变量名,那这些变量名都是存在哪些地方呢?是不是都是存在内存里面,那当我们一直不停的定义变量是不是就会使我们内存空间的占有率增加,那我们的垃圾回收机制就会将一些没用的名字,没用的垃圾自动的回收起来。

识别垃圾对象,从垃圾对象那里回收内存

怎么进行垃圾回收
在我们Python当中采用的是引用计数机制为主,分代收集机制为辅的策略。

1、引用计数

在Python中,大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的。从广义上来讲,引用计数也是一种垃圾收集机制,而且也是一种最直观,最简单的垃圾收集技术。

引用计数的原理:

当一个对象的引用被创建或者复制时,对象的引用计数加1;
当一个对象的引用被销毁时,对象的引用计数减1;
当对象的引用计数减少为0时,就意味着对象已经没有被任何人使用了,可以将其所占用的内存释放了。
引用计数有一个致命的弱点就是是循环引用(也称交叉应用)。

循环引用可以使一组对象的引用计数不为0,然而这些对象实际上并没有被任何外部对象所引用,它们之间只是相互引用。
这意味着不会再有人使用这组对象,应该回收这组对象所占用的内存空间,然后由于相互引用的存在,
每一个对象的引用计数都不为0,因此这些对象所占用的内存永远不会被释放。

优点:

简单、直观
实时性,只要没有了引用就释放资源。

缺点:

维护引用计数需要消耗一定的资源
循环应用时,无法回收。也正是因为这个原因,才需要通过标记-清理和分代收集机制来辅助引用计数机制。

2、标记-清除

“标记-清除”是为了解决循环引用的问题。可以包含其他对象引用的容器对象(比如:list,set,dict,class,instance)都可能产生循环引用。

标记-清除原理:

“标记-清除”不改动真实的引用计数,而是将
集合中对象的引用计数复制一份副本,改动该对象引用的副本。对于副
本做任何的改动,都不会影响到对象生命走起的维护。

3、分代回收

分代回收原理:

将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,
每一个集合就成为一个“代”,垃圾收集的频率随着“代”的存活时间的增大而减小。
也就是说,活得越长的对象,就越不可能是垃圾,就应该减少对它的垃圾收集频率。
那么如何来衡量这个存活时间:通常是利用几次垃圾收集动作来衡量,
如果一个对象经过的垃圾收集次数越多,可以得出:该对象存活时间就越长。

以上就是谈谈python垃圾回收机制的详细内容,更多关于python垃圾回收机制的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • 理解Python垃圾回收机制

    一.垃圾回收机制 Python中的垃圾回收是以引用计数为主,分代收集为辅.引用计数的缺陷是循环引用的问题. 在Python中,如果一个对象的引用数为0,Python虚拟机就会回收这个对象的内存. #encoding=utf-8 __author__ = 'kevinlu1010@qq.com' class ClassA(): def __init__(self): print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self))) def __del__(self): pr

  • python垃圾回收机制(GC)原理解析

    这篇文章主要介绍了python垃圾回收机制(GC)原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 今天想跟大家分享的是关于python的垃圾回收机制,虽然本人这会对该机制没有很深入的了解, 但是本着热爱分享的原则,还是囫囵吞枣地坐下记录分享吧, 万一分享的过程中开窍了呢.哈哈哈. 首先还是做一下概述吧: 我们都知道, 在做python的语言编程中, 相较于java, c++, 我们似乎很少去考虑到去做垃圾回收,内存释放的工作, 其实是p

  • 如何快速理解python的垃圾回收机制

    一.先来说说为什么要有垃圾回收 解释器在执行到定义变量得语法时,会申请内存空间来存放变量得值,但是由于内存空间是有限得,所以这就涉及到了内存回收问题了,当一个变量值没有用了(简称垃圾),这种时候就应该回收掉这个变量值得内存空间. 二.那么什么是垃圾回收机制 垃圾回收机制(简称GC)是Python解释器自带一种机,专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间 三.为什么要用垃圾回收机制呢? 程序运行过程中会申请大量的内存空间,而对于一些无用的内存空间如果不及时清理的话会导致内存使用殆尽(内存溢出),

  • 浅谈Python的垃圾回收机制

    一.垃圾回收机制 Python中的垃圾回收是以引用计数为主,分代收集为辅.引用计数的缺陷是循环引用的问题. 在Python中,如果一个对象的引用数为0,Python虚拟机就会回收这个对象的内存. #encoding=utf-8 __author__ = 'kevinlu1010@qq.com' class ClassA(): def __init__(self): print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self))) def __del__(self): pr

  • python的内存管理和垃圾回收机制详解

    简单来说python的内存管理机制有三种 1)引用计数 2)垃圾回收 3)内存池 接下来我们来详细讲解这三种管理机制 1,引用计数: 引用计数是一种非常高效的内存管理手段,当一个pyhton对象被引用时其引用计数增加1,当其不再被引用时引用计数减1,当引用计数等于0的时候,对象就被删除了. 2,垃圾回收(这是一个很重要知识点): ①  引用计数 引用计数也是一种垃圾回收机制,而且是一种最直观,最简单的垃圾回收技术. 在Python中每一个对象的核心就是一个结构体PyObject,它的内部有一个引

  • Python小白垃圾回收机制入门

    引用计数 Python默认的垃圾收集机制是"引用计数",每个对象维护了一个ob_ref字段.它的优点是机制简单,当新的引用指向该对象时,引用计数加1,当一个对象的引用被销毁时减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,所占用的内存将被释放.它的缺点是需要额外的空间维护引用计数,不过最主要的问题是它不能解决"循环引用". 什么是循环引用?A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个,它们的引用计数虽然都为1,但显然应该被回收,例子: a = { } # a 的

  • Python垃圾回收机制三种实现方法

    引用计数 Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』,该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出,50年后的今天,该算法依然被很多编程语言使用. 『引用计数法』的原理是:每个对象维护一个ob_ref字段,用来记录该对象当前被引用的次数,每当新的引用指向该对象时,它的引用计数ob_ref加1,每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1,一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,对象占用的内存空间将被释放 缺点:它的缺点是需

  • python中的垃圾回收(GC)机制

    一.引用计数 Python 垃圾回收以引用计数为主,分代回收为辅.引用计数法的原理是每个对象维护一个ob_refcnt,用来记录对象被引用的次数,也就是用来追踪有多少个引用指向了对象,当发生以下四种情况的时候,对象的引用计数+1: 对象被创建,比如:a = 14 对象被引用,比如: b = a 对象被作为参数,传给函数,比如:func(a) 对象作为容器中的一个元素,比如:List = {a, "a" , "b", 2} 与上述情况相对应,当发生以下四种情况时,对象

  • Python的垃圾回收机制详解

    引用计数 在Python源码中,每一个对象都是一个结构体表示,都有一个计数字段. typedef struct_object { int ob_refcnt; struct_typeobject *ob_type; } PyObject; PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是作为引用计数.当一个对象有了新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,引用它的对象被删除时则减少.一旦对象的引用计数为0,该对象立即被回收,占用空间就会被释放. 优点 简单易用 实时性好,一旦没

  • 详细分析Python垃圾回收机制

    引入 为什么要有垃圾回收机制 Python中的垃圾回收机制简称(GC),我们在程序的运行中会产生大量的变量用于保存数据,而有时候有些变量已经没有用了就需要被清理释放掉该变量所占据的内存空间.在一些较为低级的语言中(比如:C语言,汇编语言)对于内存空间的释放是需要编程人员来手动进行的,这种与底层硬件直接打交道的操作是十分的危险与繁琐的,而基于C语言开发而来的Python为了解决掉这种顾虑则自带了一种垃圾回收机制,从而让开发人员不必过分担心内存的使用情况而可以全身心的投入到开发中去. >>>

随机推荐