谈谈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

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),

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

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

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

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

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

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. >>>