這篇文章主要介紹了Python中垃圾回收機(jī)制指的是什么，具有一定借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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一、寫在前面：

我們都知道Python一種面向?qū)ο蟮哪_本語言，對(duì)象是Python中非常重要的一個(gè)概念。在Python中數(shù)字是對(duì)象，字符串是對(duì)象，任何事物都是對(duì)象，而它們的核心就是一個(gè)結(jié)構(gòu)體--PyObject。

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

PyObject是每個(gè)對(duì)象必有的內(nèi)容，其中ob_refcnt就是做為引用計(jì)數(shù)。

二、垃圾回收機(jī)制

垃圾回收（Garbage Collection）大家應(yīng)該多多少少都聽過，但是什么是垃圾回收呢？我們這里說的垃圾回收肯定不是把垃圾丟進(jìn)垃圾桶。現(xiàn)在的高級(jí)語言Java，C#等，都采用了垃圾回收機(jī)制，而不再是C，C++里用戶自己管理維護(hù)內(nèi)存的方式，自己管理內(nèi)存是很自由，但是可能出現(xiàn)內(nèi)存泄漏，懸空指針等問題。而垃圾回收機(jī)制作為現(xiàn)代編程語言的自動(dòng)內(nèi)存管理機(jī)制，專注于兩件事：1. 找到內(nèi)存中無用的垃圾資源 2. 清除這些垃圾并把內(nèi)存讓出來給其他對(duì)象使用。

三、Python中的垃圾回收

在Python中，垃圾回收機(jī)制主要是以引用計(jì)數(shù)為主要手段，以標(biāo)記清除和分代回收機(jī)制作為輔助手段實(shí)現(xiàn)的。

1、引用計(jì)數(shù)

通過前面的介紹，我們已經(jīng)知道PyObject是每個(gè)對(duì)象必有的內(nèi)容，而當(dāng)一個(gè)對(duì)象有新的引用時(shí)，它的ob_refcnt就會(huì)增加，當(dāng)引用它的對(duì)象被刪除，它的ob_refcnt就會(huì)減少，當(dāng)引用計(jì)數(shù)為0時(shí)，該對(duì)象生命就結(jié)束了。

我們來看看引用計(jì)數(shù)+1的情況有什么：

（1）對(duì)象被創(chuàng)建：

這里實(shí)際上123這個(gè)對(duì)象并沒有在內(nèi)存中新建，因?yàn)樵赑ython啟動(dòng)解釋器的時(shí)候會(huì)創(chuàng)建一個(gè)小整數(shù)池，在-5~256之間的整數(shù)對(duì)象會(huì)被自動(dòng)加載到內(nèi)存中等待調(diào)用。因此a=123是對(duì)123這個(gè)整數(shù)對(duì)象增加了一次引用。而456是不在整數(shù)池里的，需要?jiǎng)?chuàng)建對(duì)象，那么最后的引用次數(shù)是2呢？因?yàn)閟ys.getrefcount(b)也是一次引用。

（2）對(duì)象被引用：

每一次賦值操作都會(huì)增加數(shù)據(jù)的引用次數(shù)，要記住引用的變量a、b、c指向的是數(shù)據(jù)456，而不是變量本身。

（3）對(duì)象作為參數(shù)傳遞到函數(shù)中：

這里可以很明顯看到在被傳遞到函數(shù)中后，引用計(jì)數(shù)增加了1。

（4）對(duì)象作為元素儲(chǔ)存到容器中：

這里我們在創(chuàng)建對(duì)象之后，把a(bǔ)分別添加到了一個(gè)列表和一個(gè)元組中，引用計(jì)數(shù)都增加了。

雖然引用計(jì)數(shù)必須在每次分配合釋放內(nèi)存的時(shí)候加入管理引用計(jì)數(shù)的操作，然而與其他垃圾回收技術(shù)相比，引用計(jì)數(shù)有一個(gè)最大的優(yōu)點(diǎn)，那就是“實(shí)時(shí)性”，如果這個(gè)對(duì)象沒有引用，內(nèi)存就直接釋放了，而其他垃圾回收技術(shù)必須在某種特殊條件下才能進(jìn)行無效內(nèi)存的回收。但是引用計(jì)數(shù)帶來的維護(hù)引用計(jì)數(shù)的額外操作和Python中進(jìn)行的內(nèi)存分配和釋放，引用的賦值次數(shù)成正比的。除此之外，引用計(jì)數(shù)機(jī)制的還有一個(gè)最大的軟肋--無法解決循環(huán)引用帶來的問題。循環(huán)引用可以使一種引用對(duì)象的引用計(jì)數(shù)不為0，然而這些對(duì)象實(shí)際上并沒有被任何外部對(duì)象所引用，它們之間只是相互引用，這意味著這組對(duì)象所占用的內(nèi)存空間是應(yīng)該被回收的，但是由于循環(huán)引用導(dǎo)致的引用計(jì)數(shù)不為0，所以這組對(duì)象所占用的內(nèi)存空間永遠(yuǎn)不會(huì)被釋放。如下，list1與list2相互引用，如果不存在其他對(duì)象對(duì)它們的引用，list1與list2的引用計(jì)數(shù)也仍然為1，所占用的內(nèi)存永遠(yuǎn)無法被回收，這將是致命的。

list1 = []
list2 = []
list1.append(list2)
list2.append(list1)

2、標(biāo)記清除

標(biāo)記清除（Mark—Sweep）算法是一種基于追蹤回收（tracing GC）技術(shù)實(shí)現(xiàn)的垃圾回收算法。它分為兩個(gè)階段：第一階段是標(biāo)記階段，GC會(huì)把所有的活動(dòng)對(duì)象打上標(biāo)記，第二階段是把那些沒有標(biāo)記的對(duì)象非活動(dòng)對(duì)象進(jìn)行回收。

對(duì)象之間通過引用（指針）連在一起，構(gòu)成一個(gè)有向圖，對(duì)象構(gòu)成這個(gè)有向圖的節(jié)點(diǎn)，而引用關(guān)系構(gòu)成這個(gè)有向圖的邊。從根對(duì)象（root object）出發(fā)，沿著有向邊遍歷對(duì)象，可達(dá)的（reachable）對(duì)象標(biāo)記為活動(dòng)對(duì)象，不可達(dá)的對(duì)象就是要被清除的非活動(dòng)對(duì)象。根對(duì)象就是全局變量、調(diào)用棧、寄存器?！?/p>

在上圖中，可以從程序變量直接訪問塊1，并且可以間接訪問塊2和3。程序無法訪問塊4和5。第一步將標(biāo)記塊1，并記住塊2和3以供稍后處理。第二步將標(biāo)記塊2，第三步將標(biāo)記塊3，但不記得塊2，因?yàn)樗驯粯?biāo)記。掃描階段將忽略塊1，2和3，因?yàn)樗鼈円驯粯?biāo)記，但會(huì)回收塊4和5。

標(biāo)記清除算法作為Python的輔助垃圾收集技術(shù)，主要處理的是一些容器對(duì)象，比如list、dict、tuple等，因?yàn)閷?duì)于字符串、數(shù)值對(duì)象是不可能造成循環(huán)引用問題。Python使用一個(gè)雙向鏈表將這些容器對(duì)象組織起來。不過，這種簡單粗暴的標(biāo)記清除算法也有明顯的缺點(diǎn)：清除非活動(dòng)的對(duì)象前它必須順序掃描整個(gè)堆內(nèi)存，哪怕只剩下小部分活動(dòng)對(duì)象也要掃描所有對(duì)象。

3、分代回收

分代回收是建立在標(biāo)記清除技術(shù)基礎(chǔ)之上的，是一種以空間換時(shí)間的操作方式。

Python將內(nèi)存根據(jù)對(duì)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(duì)應(yīng)的是3個(gè)鏈表，它們的垃圾收集頻率與對(duì)象的存活時(shí)間的增大而減小。新創(chuàng)建的對(duì)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)，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(duì)象回收掉，而那些不會(huì)回收的對(duì)象就會(huì)被移到中年代去，依此類推，老年代中的對(duì)象是存活時(shí)間最久的對(duì)象，甚至是存活于整個(gè)系統(tǒng)的生命周期內(nèi)。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享Python中垃圾回收機(jī)制指的是什么內(nèi)容對(duì)大家有幫助，同時(shí)也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，遇到問題就找創(chuàng)新互聯(lián)，詳細(xì)的解決方法等著你來學(xué)習(xí)!