一.垃圾回收机制
Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。
1、导致引用计数+1的情况
- 对象被创建，例如a=23
- 对象被引用，例如b=a
- 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
- 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
2、导致引用计数-1的情况
- 对象的别名被显式销毁，例如del a
- 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
- 一个对象离开它的作用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
- 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象
3、查看一个对象的引用计数
import sys a = "hello world" sys.getrefcount(a)
可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
二.循环引用导致内存泄露
引用计数的缺陷是循环引用的问题
import gc class ClassA(): def __init__(self): print('object born,id:%s'%str(hex(id(self)))) def f2(): while True: c1 = ClassA() c2 = ClassA() c1.t = c2 c2.t = c1 del c1 del c2 #把python的gc关闭 gc.disable() f2()
执行f2()，进程占用的内存会不断增大。
- 创建了c1，c2后这两块内存的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2.
- 在del c1后，内存1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以内存1的对象不会被销毁，所以内存2的对象的引用数依然是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
- 虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。
三.垃圾回收
#coding=utf-8 import gc 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 f3(): print("-----0------") # print(gc.collect()) c1 = ClassA() c2 = ClassA() c1.t = c2 c2.t = c1 print("-----1------") del c1 del c2 print("-----2------") print(gc.garbage) print("-----3------") print(gc.collect()) #显式执行垃圾回收 print("-----4------") print(gc.garbage) print("-----5------") if __name__ == '__main__': gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志 f3()
python2运行结果:
-----0------ object born,id:0x724b20 object born,id:0x724b48 -----1------ -----2------ [] -----3------ gc: collectable <ClassA instance at 0x724b20> gc: collectable <ClassA instance at 0x724b48> gc: collectable <dict 0x723300> gc: collectable <dict 0x71bf60> 4 -----4------ [<__main__.ClassA instance at 0x724b20>, <__main__.ClassA instance at 0x724b48>, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x724b48>}, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x724b20>}] -----5------
说明:
- 垃圾回收后的对象会放在gc.garbage列表里面
- gc.collect()会返回不可达的对象数目，4等于两个对象以及它们对应的dict
有三种情况会触发垃圾回收：
- 调用gc.collect(),
- 当gc模块的计数器达到阀值的时候。
- 程序退出的时候
四.gc模块常用功能解析
gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。
常用函数：
1、gc.set_debug(flags) 设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
2、gc.collect([generation]) 显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。 返回不可达（unreachable objects）对象的数目。
3、gc.get_threshold() 获取的gc模块中自动执行垃圾回收的频率。
4、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率。
5、gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表。
gc模块的自动垃圾回收机制
必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收
在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。
gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。
例如(488,3,0)，其中488是指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意是内存分配，而不是引用计数的增加。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是指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数，同理，0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。
gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10) 每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器
例如，假设阀值是(700,10,10)：
当计数器从(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模块就会执行gc.collect(0),即检查一代对象的垃圾，并重置计数器为(0,4,0) 当计数器从(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模块就会执行gc.collect(1),即检查一、二代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,1) 当计数器从(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模块就会执行gc.collect(2),即检查一、二、三代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)
注意点
gc模块唯一处理不了的是循环引用的类都有__del__方法，所以项目中要避免定义__del__方法
import gc class ClassA(): pass # def __del__(self): # print('object born,id:%s'%str(hex(id(self)))) gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) a = ClassA() b = ClassA() a.next = b b.prev = a print "--1--" print gc.collect() print "--2--" del a print "--3--" del b print "--3-1--" print gc.collect() print "--4--"
运行结果：
--1-- 0 --2-- --3-- --3-1-- gc: collectable <ClassA instance at 0x21248c8> gc: collectable <ClassA instance at 0x21248f0> gc: collectable <dict 0x2123030> gc: collectable <dict 0x2123150> 4 --4--
如果把del打开，运行结果为:
--1-- 0 --2-- --3-- --3-1-- gc: uncollectable <ClassA instance at 0x6269b8> gc: uncollectable <ClassA instance at 0x6269e0> gc: uncollectable <dict 0x61bed0> gc: uncollectable <dict 0x6230c0> 4 --4--
