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Python垃圾回收机制详解

發布時間:2025/7/14 48 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Python垃圾回收机制详解 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

一.垃圾回收機制

Python中的垃圾回收是以引用計數為主,分代收集為輔。引用計數的缺陷是循環引用的問題。
在Python中,如果一個對象的引用數為0,Python虛擬機就會回收這個對象的內存。

#encoding=utf-8 __author__ = 'kevinlu1010@qq.com'class ClassA():def __init__(self):print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self)))def __del__(self):print 'object del,id:%s'%str(hex(id(self)))def f1():while True:c1=ClassA()del c1

執行f1()會循環輸出這樣的結果,而且進程占用的內存基本不會變動

object born,id:0x237cf58 object del,id:0x237cf58

c1=ClassA()會創建一個對象,放在0x237cf58內存中,c1變量指向這個內存,這時候這個內存的引用計數是1
del c1后,c1變量不再指向0x237cf58內存,所以這塊內存的引用計數減一,等于0,所以就銷毀了這個對象,然后釋放內存。

  • 導致引用計數+1的情況
  • 對象被創建,例如a=23
  • 對象被引用,例如b=a
  • 對象被作為參數,傳入到一個函數中,例如func(a)
  • 對象作為一個元素,存儲在容器中,例如list1=[a,a]
  • 導致引用計數-1的情況
  • 對象的別名被顯式銷毀,例如del a
  • 對象的別名被賦予新的對象,例如a=24
  • 一個對象離開它的作用域,例如f函數執行完畢時,func函數中的局部變量(全局變量不會)
  • 對象所在的容器被銷毀,或從容器中刪除對象
  • demo

    def func(c,d):print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1print 'init', sys.getrefcount(11) - 1a = 11print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1b = aprint 'after b=1', sys.getrefcount(11) - 1func(11)print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1list1 = [a, 12, 14]print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1a=12print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1del aprint 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1del bprint 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1# list1.pop(0)# print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1del list1print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1

    輸出:

    init 24after a=11 25after b=1 26in func function 28after func(a) 26after list1=[a,12,14] 27after a=12 26after del a 26after del b 25after del list1 24

    問題:為什么調用函數會令引用計數+2

  • 查看一個對象的引用計數

  • sys.getrefcount(a)可以查看a對象的引用計數,但是比正常計數大1,因為調用函數的時候傳入a,這會讓a的引用計數+1

    二.循環引用導致內存泄露

    def f2():while True:c1=ClassA()c2=ClassA()c1.t=c2c2.t=c1del c1del c2

    執行f2(),進程占用的內存會不斷增大。

    object born,id:0x237cf30 object born,id:0x237cf58

    創建了c1,c2后,0x237cf30(c1對應的內存,記為內存1),0x237cf58(c2對應的內存,記為內存2)這兩塊內存的引用計數都是1,執行c1.t=c2和c2.t=c1后,這兩塊內存的引用計數變成2.
    在del c1后,內存1的對象的引用計數變為1,由于不是為0,所以內存1的對象不會被銷毀,所以內存2的對象的引用數依然是2,在del c2后,同理,內存1的對象,內存2的對象的引用數都是1。
    雖然它們兩個的對象都是可以被銷毀的,但是由于循環引用,導致垃圾回收器都不會回收它們,所以就會導致內存泄露。

    三.垃圾回收

    deff3():# print gc.collect()c1=ClassA()c2=ClassA()c1.t=c2c2.t=c1del c1del c2print gc.garbageprint gc.collect() #顯式執行垃圾回收print gc.garbagetime.sleep(10) if __name__ == '__main__':gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #設置gc模塊的日志f3()

    輸出:

    gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E918> gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E940> gc: uncollectable <dict 0230B810> gc: uncollectable <dict 02301ED0> object born,id:0x230e918 object born,id:0x230e940 4
    • 垃圾回收后的對象會放在gc.garbage列表里面
    • gc.collect()會返回不可達的對象數目,4等于兩個對象以及它們對應的dict
    • 有三種情況會觸發垃圾回收:
      1.調用gc.collect(),
      2.當gc模塊的計數器達到閥值的時候。
      3.程序退出的時候

    四.gc模塊常用功能解析

    Garbage Collector interface
    gc模塊提供一個接口給開發者設置垃圾回收的選項。上面說到,采用引用計數的方法管理內存的一個缺陷是循環引用,而gc模塊的一個主要功能就是解決循環引用的問題。

    常用函數:

  • gc.set_debug(flags)
    設置gc的debug日志,一般設置為gc.DEBUG_LEAK
  • gc.collect([generation])
    顯式進行垃圾回收,可以輸入參數,0代表只檢查第一代的對象,1代表檢查一,二代的對象,2代表檢查一,二,三代的對象,如果不傳參數,執行一個full collection,也就是等于傳2。
    返回不可達(unreachable objects)對象的數目
  • gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
    設置自動執行垃圾回收的頻率。
  • gc.get_count()
    獲取當前自動執行垃圾回收的計數器,返回一個長度為3的列表
  • gc模塊的自動垃圾回收機制

    必須要import gc模塊,并且is_enable()=True才會啟動自動垃圾回收。
    這個機制的主要作用就是發現并處理不可達的垃圾對象。
    垃圾回收=垃圾檢查+垃圾回收
    在Python中,采用分代收集的方法。把對象分為三代,一開始,對象在創建的時候,放在一代中,如果在一次一代的垃圾檢查中,改對象存活下來,就會被放到二代中,同理在一次二代的垃圾檢查中,該對象存活下來,就會被放到三代中。

    gc模塊里面會有一個長度為3的列表的計數器,可以通過gc.get_count()獲取。
    例如(488,3,0),其中488是指距離上一次一代垃圾檢查,Python分配內存的數目減去釋放內存的數目,注意是內存分配,而不是引用計數的增加。例如:

    print gc.get_count() # (590, 8, 0) a = ClassA() print gc.get_count() # (591, 8, 0) del a print gc.get_count() # (590, 8, 0)

    3是指距離上一次二代垃圾檢查,一代垃圾檢查的次數,同理,0是指距離上一次三代垃圾檢查,二代垃圾檢查的次數。

    gc模快有一個自動垃圾回收的閥值,即通過gc.get_threshold函數獲取到的長度為3的元組,例如(700,10,10)
    每一次計數器的增加,gc模塊就會檢查增加后的計數是否達到閥值的數目,如果是,就會執行對應的代數的垃圾檢查,然后重置計數器
    例如,假設閥值是(700,10,10):

    • 當計數器從(699,3,0)增加到(700,3,0),gc模塊就會執行gc.collect(0),即檢查一代對象的垃圾,并重置計數器為(0,4,0)
    • 當計數器從(699,9,0)增加到(700,9,0),gc模塊就會執行gc.collect(1),即檢查一、二代對象的垃圾,并重置計數器為(0,0,1)
    • 當計數器從(699,9,9)增加到(700,9,9),gc模塊就會執行gc.collect(2),即檢查一、二、三代對象的垃圾,并重置計數器為(0,0,0)

    其他

  • 如果循環引用中,兩個對象都定義了__del__方法,gc模塊不會銷毀這些不可達對象,因為gc模塊不知道應該先調用哪個對象的__del__方法,所以為了安全起見,gc模塊會把對象放到gc.garbage中,但是不會銷毀對象。
  • 五.應用

  • 項目中避免循環引用
  • 引入gc模塊,啟動gc模塊的自動清理循環引用的對象機制
  • 由于分代收集,所以把需要長期使用的變量集中管理,并盡快移到二代以后,減少GC檢查時的消耗
  • gc模塊唯一處理不了的是循環引用的類都有__del__方法,所以項目中要避免定義__del__方法,如果一定要使用該方法,同時導致了循環引用,需要代碼顯式調用gc.garbage里面的對象的__del__來打破僵局
  • 轉載請帶上我

    參考:

    python的內存管理機制

    轉載于:https://www.cnblogs.com/Xjng/p/5128269.html

    《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的Python垃圾回收机制详解的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。

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