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python中內存管理和垃圾回收機制的示例分析

發布時間:2021-08-21 14:12:38 來源:億速云 閱讀:76 作者:小新 欄目:開發技術

小編給大家分享一下python中內存管理和垃圾回收機制的示例分析,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!

 簡單來說python的內存管理機制有三種

1)引用計數

2)垃圾回收

3)內存池

接下來我們來詳細講解這三種管理機制

1,引用計數:

引用計數是一種非常高效的內存管理手段,當一個pyhton對象被引用時其引用計數增加1,當其不再被引用時引用計數減1,當引用計數等于0的時候,對象就被刪除了。

2,垃圾回收(這是一個很重要知識點):

①  引用計數
引用計數也是一種垃圾回收機制,而且是一種最直觀,最簡單的垃圾回收技術。
在Python中每一個對象的核心就是一個結構體PyObject,它的內部有一個引用計數 ob_refcnt,當python的某個對象引用計數為0。就說明沒有任何引用指向該對象,該對象就成為要被回收的垃圾了。

舉個栗子: 當一個對象被創建出來,他的引用計數就會+1,當對象被引用的時候,計數繼續增加,當引用它的對象被刪除的時候,它的引用計數就會減少。直到變為0,此時垃圾回收機制就會把它回收。但是一旦出現循環引用,我們就得采取新的辦法了。

②  標記清除
標記清除用來解決循環引用產生的問題,循環引用只有在容器對象才會產生,比如字典,元祖,列表等。首先為了追蹤對象,需要每個容器對象維護兩個額外的指針,用來將容器對象組成一個鏈表,指針分別指向前后兩個容器對象,這樣可以將對象的循環引用摘除,就可以得出兩個對象的有效計數。

代碼實栗

python中內存管理和垃圾回收機制的示例分析

QA: 為什么要搞這兩個鏈表
之所以要剖成兩個鏈表,是基于這樣的一種考慮:現在的unreachable可能存在被root鏈表中的對象,直接或間接引用的對象,這些對象是不能被回收的,一旦在標記的過程中,發現這樣的對象,就將其從unreachable鏈表中移到root鏈表中;當完成標記后,unreachable鏈表中剩下的所有對象就是名副其實的垃圾對象了,接下來的垃圾回收只需限制在unreachable鏈表中即可。
③  分代回收
了解分類回收,首先要了解一下,GC的閾值,所謂閾值就是一個臨界點的值。
隨著你的程序運行,Python解釋器保持對新創建的對象,以及因為引用計數為零而被釋放掉的對象的追蹤。從理論上說,創建==釋放數量應該是這樣子。但是如果存在循環引用的話,肯定是創建>釋放數量,當創建數與釋放數量的差值達到規定的閾值的時候,當當當當~分代回收機制就登場啦。
分代回收思想將對象分為三代(generation 0,1,2)
0代表幼年對象,
1代表青年對象,
2代表老年對象。
根據弱代假說(越年輕的對象越容易死掉,老的對象通常會存活更久。)
新生的對象被放入0代,如果該對象在第0代的一次gc垃圾回收中活了下來,那么它就被放到第1代里面(它就升級了)。如果第1代里面的對象在第1代的一次gc垃圾回收中活了下來,它就被放到第2代里面。

從上一次第0代gc后,如果分配對象的個數減去釋放對象的個數大于threshold0,那么就會對第0代中的對象進行gc垃圾回收檢查。

從上一次第1代gc后,如果第0代被gc垃圾回收的次數大于threshold1,那么就會對第1代中的對象進行gc垃圾回收檢查。

從上一次第2代gc后,如果第1代被gc垃圾回收的次數大于threshold2,那么就會對第2代中的對象進行gc垃圾回收檢查。

gc每一代垃圾回收所觸發的閾值可以自己設置。

3,內存池

  1. Python的內存機制呈現金字塔形狀,-1,-2層主要有操作系統進行操作

  2. 第0層是C中的malloc,free等內存分配和釋放函數進行操作

  3. 第1層和第2層是內存池,有python接口函數,PyMem_Malloc函數實現,當對象小于256k的時由該層直接分配內存

  4. 第3層是最上層,也就是我們對python對象的直接操作

Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作,頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換,這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效 率,Python引入了一個內存池機制,用于管理對小塊內存的申請和釋放。

4,調優手段

1.手動垃圾回收
2.避免循環引用(手動解循環引用和使用弱引用)
3.調高垃圾回收閾值

以上是“python中內存管理和垃圾回收機制的示例分析”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!

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