Python垃圾回收机制【人生苦短,我用python】-阿里云开发者社区

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Python垃圾回收机制【人生苦短,我用python】

简介: python垃圾回收机制简要【翻译】

现在的高级语言如java,c#等,都采用了垃圾收集机制,而不再是c,c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患。
对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。
python里也同java一样采用了垃圾收集机制,不过不一样的是:
python采用的是引用计数机制为主,标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略

引用计数机制:

python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject

typedef struct_object {
 int ob_refcnt;
 struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少。

#define Py_INCREF(op)   ((op)->ob_refcnt++) //增加计数
#define Py_DECREF(op) \ //减少计数
    if (--(op)->ob_refcnt != 0) \
        ; \
    else \
        __Py_Dealloc((PyObject *)(op))

当引用计数为0时,该对象生命就结束了。

引用计数机制的优点:

  1. 简单
  2. 实时性
    一旦没有引用,内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处:处理回收内存的时间分摊到了平时。

引用计数机制的缺点:

  1. 维护引用计数消耗资源
  2. 循环引用
list1 = []
list2 = []
list1.append(list2)
list2.append(list1)

list1与list2相互引用,如果不存在其他对象对它们的引用,list1与list2的引用计数也仍然为1,所占用的内存永远无法被回收,这将是致命的。
对于如今的强大硬件,缺点1尚可接受,但是循环引用导致内存泄露,注定python还将引入新的回收机制。(标记清除和分代收集)

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