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關于Python中垃圾回收機制的案例分析

發布時間:2020-07-08 15:53:28 來源:億速云 閱讀:147 作者:清晨 欄目:編程語言

不懂關于Python中垃圾回收機制的案例分析?其實想解決這個問題也不難,下面讓小編帶著大家一起學習怎么去解決,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。

垃圾回收

1.1 refchain

在Python的C源碼中有一個refchain的環狀雙向鏈表,Python程序當中一旦創建對象都會把這個對象添加到refchain這個鏈表當中,保存著所有的對象。

name = "皮卡丘"
width = 5

關于Python中垃圾回收機制的案例分析

1.2引用計數器

在refchain中所有對象內部都有一個ob_refcnt用來保存當前對象的引用計數器

name = "皮卡丘"
width = 5
nickname = name

上述代碼表示內存中有5和”皮卡丘“兩個值,他們的引用計數器分別為1、2

關于Python中垃圾回收機制的案例分析

當值被多次引用時候,不會再內存中重復創建數據,而是引用計數器+1。當對象被銷毀時候同時會讓引用計數器-1,如果引用計數器為0,則將對象從refchain鏈表中刪除,同時在內存中進行銷毀(暫時不考慮緩存等特殊情況)。

name = "皮卡丘"nickname = name # 對象”皮卡丘“的引用計數器+1del name  對象"皮卡丘"的引用計數器-1def run(arg):
    print(arg)

run(nickname) # 剛開始執行函數時,對象”皮卡丘“引用計數器+1,當函數執行完畢之后,對象引用計數器-1name_list = ["張三","法外狂徒",name] # 對象”皮卡丘“的引用計數器+1

但是這樣還是存在一個BUG,當出現循環引用的時候,就會無法正常的回收一些數據,例如

v1 = [11,22,33]        # refchain中創建一個列表對象,由于v1=對象,所以列表引對象用計數器為1.
v2 = [44,55,66]        # refchain中再創建一個列表對象,因v2=對象,所以列表對象引用計數器為1.
v1.append(v2)        # 把v2追加到v1中,則v2對應的[44,55,66]對象的引用計數器加1,最終為2.
v2.append(v1)        # 把v1追加到v1中,則v1對應的[11,22,33]對象的引用計數器加1,最終為2.
del v1    # 引用計數器-1del v2    # 引用計數器-1

對于上面的代碼,執行del操作之后,沒有變量再會去使用那兩個列表對象,但由于循環引用的問題,他們的引用計數器不為0,所以他們的狀態:永遠不會被使用、也不會被銷毀。項目中如果這種代碼太多,就會導致內存一直被消耗,直到內存被耗盡,程序崩潰。

1.3標記清除&分代回收

標記清除:創建特殊鏈表專門用于保存 列表、元組、字典、集合、自定義類等對象,之后再去檢查這個鏈表中的對象是否存在循環引用,如果存在則讓雙方的引用計數器均 - 1 。
分代回收:對標記清楚中的鏈表進行優化,將那些可能存在循環引用的對象拆分到3個鏈表,鏈表成為0/1/2三代,每代都可以存儲對象和閾值,當達到閾值時,就會對相應的鏈表中的每個對象做一次掃描,除循環引用各自減1并且銷毀引用計數器為0的對象。`

// 分代的C源碼#define NUM_GENERATIONS 3struct gc_generation generations[NUM_GENERATIONS] = {
    /* PyGC_Head,                                    threshold,    count */
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(0), (uintptr_t)_GEN_HEAD(0)},   700,        0}, // 0代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(1), (uintptr_t)_GEN_HEAD(1)},   10,         0}, // 1代
    {{(uintptr_t)_GEN_HEAD(2), (uintptr_t)_GEN_HEAD(2)},   10,         0}, // 2代};

0代,count表示0代鏈表中對象的數量,threshold表示0代鏈表對象個數閾值,超過則執行一次0代掃描檢查。

1代,count表示0代鏈表掃描的次數,threshold表示0代鏈表掃描的次數閾值,超過則執行一次1代掃描檢查。

2代,count表示1代鏈表掃描的次數,threshold表示1代鏈表掃描的次數閾值,超過則執行一2代掃描檢查。

1.4緩存機制

實際上他不是這么的簡單粗暴,因為反復的創建和銷毀會使程序的執行效率變低。Python中引入了“緩存機制”機制。 
例如:引用計數器為0時,不會真正銷毀對象,而是將他放到一個名為free_list的鏈表中,之后會再創建對象時不會在重新開辟內存,而是在free_list中將之前的對象來并重置內部的值來使用。

float類型,維護的free_list鏈表最多可緩存100個float對象。

   1.   `v1 =  3.14  # 開辟內存來存儲float對象,并將對象添加到refchain鏈表。`
    2.   `print( id(v1)  )  # 內存地址:4436033488`
    3.   `del v1 # 引用計數器-1,如果為0則在rechain鏈表中移除,不銷毀對象,而是將對象添加到float的free_list.`
    4.   `v2 =  9.999  # 優先去free_list中獲取對象,并重置為9.999,如果free_list為空才重新開辟內存。`
    5.   `print( id(v2)  )  # 內存地址:4436033488`
    
    7.   `# 注意:引用計數器為0時,會先判斷free_list中緩存個數是否滿了,未滿則將對象緩存,已滿則直接將對象銷毀。`

int類型,不是基于free_list,而是維護一個small_ints鏈表保存常見數據(小數據池),小數據池范圍:-5 <= value < 257。即:重復使用這個范圍的整數時,不會重新開辟內存。

 v1 = 38    # 去小數據池small_ints中獲取38整數對象,將對象添加到refchain并讓引用計數器+1。
  print( id(v1))  #內存地址:4514343712
  v2 = 38 # 去小數據池small_ints中獲取38整數對象,將refchain中的對象的引用計數器+1。
  print( id(v2) ) #內存地址:4514343712
  # 注意:在解釋器啟動時候-5~256就已經被加入到small_ints鏈表中且引用計數器初始化為1,代碼中使用的值時直接去small_ints中拿來用并將引用計數器+1即可。另外,small_ints中的數據引用計數器永遠不會為0(初始化時就設置為1了),所以也不會被銷毀。

str類型,維護unicode_latin1[256]鏈表,內部將所有的ascii字符緩存起來,以后使用時就不再反復創建。

 v1 = "A"
  print( id(v1) ) # 輸出:4517720496
  del v1
  v2 = "A"
  print( id(v1) ) # 輸出:4517720496
  # 除此之外,Python內部還對字符串做了駐留機制,針對那么只含有字母、數字、下劃線的字符串(見源碼Objects/codeobject.c),如果內存中已存在則不會重新在創建而是使用原來的地址里(不會像free_list那樣一直在內存存活,只有內存中有才能被重復利用)。
  v1 = "wupeiqi"
  v2 = "wupeiqi"
  print(id(v1) == id(v2)) # 輸出:True

list類型,維護的free_list數組最多可緩存80個list對象。

v1 = [11,22,33]
  print( id(v1) ) # 輸出:4517628816
  del v1
  v2 = ["小豬","佩奇"]
  print( id(v2) ) # 輸出:4517628816

tuple類型,維護一個free_list數組且數組容量20,數組中元素可以是鏈表且每個鏈表最多可以容納2000個元組對象。元組的free_list數組在存儲數據時,是按照元組可以容納的個數為索引找到free_list數組中對應的鏈表,并添加到鏈表中。

 v1 = (1,2)
  print( id(v1) )  del v1  # 因元組的數量為2,所以會把這個對象緩存到free_list[2]的鏈表中。
  v2 = ("小豬","佩奇")  # 不會重新開辟內存,而是去free_list[2]對應的鏈表中拿到一個對象來使用。
  print( id(v2) )

dict類型,維護的free_list數組最多可緩存80個dict對象。

v1 = {"k1":123}
  print( id(v1) )  # 輸出:4515998128
  del v1
  v2 = {"name":"武沛齊","age":18,"gender":"男"}
  print( id(v1) ) # 輸出:4515998128

2 C語言源碼分析

2.1兩個重要的結構體

#define PyObject_HEAD       PyObject ob_base;#define PyObject_VAR_HEAD      PyVarObject ob_base;// 宏定義,包含 上一個、下一個,用于構造雙向鏈表用。(放到refchain鏈表中時,要用到)#define _PyObject_HEAD_EXTRA            \
    struct _object *_ob_next;           \
    struct _object *_ob_prev;typedef struct _object {
    _PyObject_HEAD_EXTRA // 用于構造雙向鏈表
    Py_ssize_t ob_refcnt;  // 引用計數器
    struct _typeobject *ob_type;    // 數據類型} PyObject;typedef struct {
    PyObject ob_base;   // PyObject對象
    Py_ssize_t ob_size; /* Number of items in variable part,即:元素個數 */} PyVarObject;

這兩個結構體PyObject和PyVarObject是基石,他們保存這其他數據類型公共部分,例如:每個類型的對象在創建時都有PyObject中的那4部分數據;list/set/tuple等由多個元素組成對象創建時都有PyVarObject中的那5部分數據。

2.2常見類型結構體

平時我們在創建一個對象時,本質上就是實例化一個相關類型的結構體,在內部保存值和引用計數器等。

float類型

 typedef struct {
      PyObject_HEAD      double ob_fval;
  } PyFloatObject;

int類型

struct _longobject {
      PyObject_VAR_HEAD
      digit ob_digit[1];
  };  /* Long (arbitrary precision) integer object interface */
  typedef struct _longobject PyLongObject; /* Revealed in longintrepr.h */

str類型

typedef struct {
      PyObject_HEAD
      Py_ssize_t length;          /* Number of code points in the string */
      Py_hash_t hash;             /* Hash value; -1 if not set */
      struct {
          unsigned int interned:2;          /* Character size:
         - PyUnicode_WCHAR_KIND (0):
           * character type = wchar_t (16 or 32 bits, depending on the
             platform)
         - PyUnicode_1BYTE_KIND (1):
           * character type = Py_UCS1 (8 bits, unsigned)
           * all characters are in the range U+0000-U+00FF (latin1)
           * if ascii is set, all characters are in the range U+0000-U+007F
             (ASCII), otherwise at least one character is in the range
             U+0080-U+00FF
         - PyUnicode_2BYTE_KIND (2):
           * character type = Py_UCS2 (16 bits, unsigned)
           * all characters are in the range U+0000-U+FFFF (BMP)
           * at least one character is in the range U+0100-U+FFFF
         - PyUnicode_4BYTE_KIND (4):
           * character type = Py_UCS4 (32 bits, unsigned)
           * all characters are in the range U+0000-U+10FFFF
           * at least one character is in the range U+10000-U+10FFFF
         */
          unsigned int kind:3;          unsigned int compact:1;          unsigned int ascii:1;          unsigned int ready:1;          unsigned int :24;
      } state;      wchar_t *wstr;              /* wchar_t representation (null-terminated) */
  } PyASCIIObject;  typedef struct {
      PyASCIIObject _base;
      Py_ssize_t utf8_length;     /* Number of bytes in utf8, excluding the
                                   * terminating \0. */
      char *utf8;                 /* UTF-8 representation (null-terminated) */
      Py_ssize_t wstr_length;     /* Number of code points in wstr, possible
                                   * surrogates count as two code points. */
  } PyCompactUnicodeObject;  typedef struct {
      PyCompactUnicodeObject _base;      union {          void *any;
          Py_UCS1 *latin1;
          Py_UCS2 *ucs2;
          Py_UCS4 *ucs4;
      } data;                     /* Canonical, smallest-form Unicode buffer */
  } PyUnicodeObject;

list類型

 typedef struct {
      PyObject_VAR_HEAD
      PyObject **ob_item;
      Py_ssize_t allocated;
  } PyListObject;

tuple類型

typedef struct {
      PyObject_VAR_HEAD
      PyObject *ob_item[1];
  } PyTupleObject;

dict類型

 typedef struct {
      PyObject_HEAD
      Py_ssize_t ma_used;
      PyDictKeysObject *ma_keys;
      PyObject **ma_values;
  } PyDictObject;

通過常見結構體可以基本了解到本質上每個對象內部會存儲的數據。

擴展:在結構體部分你應該發現了str類型比較繁瑣,那是因為python字符串在處理時需要考慮到編碼的問題,在內部規定(見源碼結構體):

字符串只包含ascii,則每個字符用1個字節表示,即:latin1字符串包含中文等,則每個字符用2個字節表示,即:ucs2字符串包含emoji等,則每個字符用4個字節表示,即:ucs4

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享關于Python中垃圾回收機制的案例分析內容對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,遇到問題就找億速云,詳細的解決方法等著你來學習!

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