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python采用的是引用計(jì)數(shù)機(jī)制為主，標(biāo)記-清除和**分代收集（隔代回收）**兩種機(jī)制為輔的策略，下面為大家詳細(xì)講解一下python中的垃圾回收機(jī)制。
計(jì)數(shù)引用
因?yàn)閜ython中一切皆為對象，你所看到的一切變量，本質(zhì)上都是對象的一個(gè)指針。當(dāng)一個(gè)對象不再調(diào)用的時(shí)候，也就是當(dāng)這個(gè)對象的引用計(jì)數(shù)(指針數(shù))為 0 的時(shí)候，說明這個(gè)對象永不可達(dá)，自然它也就成為了垃圾，需要被回收?？梢院唵蔚睦斫鉃闆]有任何變量再指向它。
import os
import psutil
# 顯示當(dāng)前 python 程序占用的內(nèi)存大小
def show_memory_info(hint):
pid = os.getpid()
p = psutil.Process(pid)
info = p.memory_full_info()
memory = info.uss / 1024./ 1024
print( {} memory used: {} MB .format(hint, memory))
可以看到調(diào)用函數(shù) func()，在列表 a 被創(chuàng)建之后，內(nèi)存占用迅速增加到了 433 MB：而在函數(shù)調(diào)用結(jié)束后，內(nèi)存則返回正常。這是因?yàn)?，函?shù)內(nèi)部聲明的列表 a 是局部變量，在函數(shù)返回后，局部變量的引用會(huì)注銷掉;此時(shí)，列表 a 所指代對象的引用數(shù)為 0，Python 便會(huì)執(zhí)行垃圾回收，因此之前占用的大量內(nèi)存就又回來了。
def func():
show_memory_info(
initial
)
global a
a = [i for i in range( 10000000 )]
show_memory_info( after a created )
func()
show_memory_info(
finished
)
########## 輸出 ##########
initial memory used: 48.88671875 MB
after a created memory used:433.94921875 MB
finished memory used:433.94921875 MB
新的這段代碼中，global a 表示將 a 聲明為全局變量。那么，即使函數(shù)返回后，列表的引用依然存在，于是對象就不會(huì)被垃圾回收掉，依然占用大量內(nèi)存。同樣，如果我們把生成的列表返回，然后在主程序中接收，那么引用依然存在，垃圾回收就不會(huì)被觸發(fā)，大量內(nèi)存仍然被占用著：
def func():
show_memory_info( initial )
a = [i for i in derange( 10000000 )]
show_memory_info( after a created )
return a
a = func()
show_memory_info( finished)
########## 輸出 ##########
initial memory used: 47.96484375 MB
after a created memory used:434.515625 MB
finished memory used: 434.515625 MB
那怎么可以看到變量被引用了多少次呢?通過 sys.getrefcount
import sys
a = []
# 兩次引用，一次來自 a，一次來自 getrefcount
print (sys.getrefcount(a))
def func(a):
# 四次引用，a，python 的函數(shù)調(diào)用棧，函數(shù)參數(shù)，和 getrefcount
print (sys.getrefcount(a))
func(a)
# 兩次引用，一次來自 a，一次來自 getrefcount，函數(shù) func 調(diào)用已經(jīng)不存在
print (sys.getrefcount(a))
########## 輸出 ##########
2
4
2
如果其中涉及函數(shù)調(diào)用，會(huì)額外增加兩次1. 函數(shù)棧2. 函數(shù)調(diào)用
從這里就可以看到python不再需要像C那種的認(rèn)為的釋放內(nèi)存，但是python同樣給我們提供了手動(dòng)釋放內(nèi)存的方法 gc.collect()
import gc
show_memory_info( initial)
a = [i for i in range( 10000000 )]
show_memory_info( after a created)
del a
gc.collect()
show_memory_info( finish )
print (a)
########## 輸出 ##########
initial memory used: 48.1015625 MB
after a created memory used: 434.3828125 MB
finish memory used: 48.33203125 MB
---------------------------------------------------------------------------
NameErrorTraceback (most recent call last)
in
11
12 show_memory_info( finish )
---> 13 print (a)
NameError : name a isnotdefined
截止目前，貌似python的垃圾回收機(jī)制非常的簡單，只要對象引用次數(shù)為0，必定為觸發(fā)gc，那么引用次數(shù)為0是否是觸發(fā)gc的充要條件呢?
循環(huán)回收
如果有兩個(gè)對象，它們互相引用，并且不再被別的對象所引用，那么它們應(yīng)該被垃圾回收嗎?
def func():
show_memory_info( initial )
a = [i for i in range(10000000)]
b = [i for i in range(10000000)]
show_memory_info( after a, b created )
a.append(b)
b.append(a)
func()
show_memory_info( finished )
########## 輸出 ##########
initial memory used: 47.984375 MB
after a, b created memory used:822.73828125 MB
finished memory used: 821.73046875 MB
從結(jié)果顯而易見，它們并沒有被回收，但是從程序上來看，當(dāng)這個(gè)函數(shù)結(jié)束的時(shí)候，作為局部變量的a，b就已經(jīng)從程序意義上不存在了。但是因?yàn)樗鼈兊幕ハ嘁茫瑢?dǎo)致了它們的引用數(shù)都不為0。這時(shí)要如何規(guī)避呢
\1. 從代碼邏輯上進(jìn)行整改，避免這種循環(huán)引用
\2. 通過人工回收
import gc
def func():
show_memory_info( initial)
a = [i for i in range(10000000)]
b = [i for i in range(10000000)]
show_memory_info( after a, b created)
a.append(b)
b.append(a)
func()
gc.collect()
show_memory_info( finished )
########## 輸出 ##########
initial memory used:49.51171875 MB
after a, b created memory used: 824.1328125 MB
finished memory used:49.98046875 MB
python針對循環(huán)引用，有它的自動(dòng)垃圾回收算法1. 標(biāo)記清除(mark-sweep)算法2. 分代收集(generational)
標(biāo)記清除
標(biāo)記清除的步驟總結(jié)為如下步驟1. GC會(huì)把所有的『活動(dòng)對象』打上標(biāo)記2. 把那些沒有標(biāo)記的對象『非活動(dòng)對象』進(jìn)行回收那么python如何判斷何為非活動(dòng)對象?通過用圖論來理解不可達(dá)的概念。對于一個(gè)有向圖，如果從一個(gè)節(jié)點(diǎn)出發(fā)進(jìn)行遍歷，并標(biāo)記其經(jīng)過的所有節(jié)點(diǎn);那么，在遍歷結(jié)束后，所有沒有被標(biāo)記的節(jié)點(diǎn)，我們就稱之為不可達(dá)節(jié)點(diǎn)。顯而易見，這些節(jié)點(diǎn)的存在是沒有任何意義的，自然的，我們就需要對它們進(jìn)行垃圾回收。但是每次都遍歷全圖，對于 Python 而言是一種巨大的性能浪費(fèi)。所以，在 Python 的垃圾回收實(shí)現(xiàn)中，mark-sweep 使用雙向鏈表維護(hù)了一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且只考慮容器類的對象(只有容器類對象，list、dict、tuple，instance，才有可能產(chǎn)生循環(huán)引用)。
Python之“垃圾”回收Python之“垃圾”回收
圖中把小黑圈視為全局變量，也就是把它作為root object，從小黑圈出發(fā)，對象1可直達(dá)，那么它將被標(biāo)記，對象2、3可間接到達(dá)也會(huì)被標(biāo)記，而4和5不可達(dá)，那么1、2、3就是活動(dòng)對象，4和5是非活動(dòng)對象會(huì)被GC回收。
分代回收
分代回收是一種以空間換時(shí)間的操作方式，Python將內(nèi)存根據(jù)對象的存活時(shí)間劃分為不同的集合，每個(gè)集合稱為一個(gè)代，Python將內(nèi)存分為了3“代”，分別為年輕代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代)，他們對應(yīng)的是3個(gè)鏈表，它們的垃圾收集頻率與對象的存活時(shí)間的增大而減小。新創(chuàng)建的對象都會(huì)分配在年輕代，年輕代鏈表的總數(shù)達(dá)到上限時(shí)(當(dāng)垃圾回收器中新增對象減去刪除對象達(dá)到相應(yīng)的閾值時(shí))，Python垃圾收集機(jī)制就會(huì)被觸發(fā)，把那些可以被回收的對象回收掉，而那些不會(huì)回收的對象就會(huì)被移到中年代去，依此類推，老年代中的對象是存活時(shí)間最久的對象，甚至是存活于整個(gè)系統(tǒng)的生命周期內(nèi)。同時(shí)，分代回收是建立在標(biāo)記清除技術(shù)基礎(chǔ)之上。事實(shí)上，分代回收基于的思想是，新生的對象更有可能被垃圾回收，而存活更久的對象也有更高的概率繼續(xù)存活。因此，通過這種做法，可以節(jié)約不少計(jì)算量，從而提高 Python 的性能。所以對于剛剛的問題，引用計(jì)數(shù)只是觸發(fā)gc的一個(gè)充分非必要條件，循環(huán)引用同樣也會(huì)觸發(fā)。
調(diào)試
可以使用 objgraph來調(diào)試程序，因?yàn)槟壳八墓俜轿臋n，還沒有細(xì)讀，只能把文檔放在這供大家參閱啦~其中兩個(gè)函數(shù)非常有用 1. show_refs() 2. show_backrefs()
新聞名稱：詳解python中的垃圾回收機(jī)制
網(wǎng)頁鏈接：http://www.5511xx.com/article/djhgejd.html
