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@vimiix
Created March 13, 2018 11:00
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详细说明Python垃圾回收的原理

三个方面说清楚垃圾回收机制:

  • 一对象的引用计数机制
  • 二垃圾回收机制
  • 三内存池机制

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。

  • 引用计数增加的情况:
  1. 一个对象分配一个新名称

  2. 将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)

  • 引用计数减少的情况:
  1. 使用del语句对对象别名显示的销毁

  2. 引用超出作用域或被重新赋值

sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数

多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。

二、垃圾回收

  1. 当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。

  2. 当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

  1. Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。

  2. Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。

  3. 对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

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