首先要明白对象和引用的概念 (例子:a=1, a为引用,1为对象,对象1的引用计数器为1,b=1此时内存中只有一个对象1,a,b都为引用,对象的引用计数器此时为2,因为有两个引用)
a=1,b=1 id(a)=id(b) #短的字符串,数字python在内存中是一个对象 a=[],b=[] id(a)!=id(b) #字典,数组这样的对象在内存中python会new两个不同的对象 a="new a string" b="new a string" #长的字符串python在内存中同样会new两个不同的对象 id(a)!=id(b)
引用计数器如何减少,当删除该对象的引用时候该对象的引用计数器将会减少。
a=[1,2] b= [a,a] #a对象的引用计数为2 del b[0] #a对象的引用计数变为1 #字典同理 a=1 {"a":a,"b":a} #a对象的引用计数为2 del b[b] #a对象的引用计数变为1
python的垃圾回收(3种)
引用计数
当对象的引用的计数器变为0的时候,该对象可能在内存中,但是已经不能访问。python的垃圾回收时候不能做其他操作,如果一个对象的引用计数变为0的时候python就去回收该对象,那么很显然Python的效率会很差,那什么时候python会来回收呢?这是一个好问题。
python会监听自己new了多少个新的对象和有多少对象的引用计数器变为了,两个数值做差的到的数和阈值去比较,大于阈值,内存开始进行垃圾回收,销毁引用计数器为0的对象。
优点:简单实时性,缺点:维护引用计数消耗资源,循环引用。
分代回收
为了提高效率,有很多对象,清理了很多次他依然存在,可以认为,这样的对象不需要经常回收,可以把它分到不同的集合,每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。
具体说一下,python中的垃圾分为1,2,3代,在1代里的对象每次回收都会去清理,当清理后有引用的对象依然存在,此时他会进入2代集合,同理2代集合清理的时候存在的对象会进入2代集合。
每个集合的清理时间如何分配,会先清理1代垃圾,当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾,当清理10次2代垃圾后会清理2代垃圾。
标记清除
按需分配,当内存不够的时候,从寄存器和程序栈上的引用出发,遍历对象,将遍历的对象打上标记,然后在内存中清除没有标记的对象。
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