内存管理与垃圾回收
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从基本原理上,当Python的某个对象的引用计数降为0时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象,它被分配给某个引用,对象的引用计数变为1。如果引用被删除,对象的引用计数为0,那么该对象就可以被垃圾回收。比如下面的表:
del a后,已经没有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里,就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时,Python扫描到这个引用计数为0的对象,就将它所占据的内存清空。
然而,减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时,Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多,就没有必要总启动垃圾回收。所以,Python只会在特定条件下,自动启动垃圾回收。当Python运行时,会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时,垃圾回收才会启动。
我们可以通过gc模块的get_threshold()方法,查看该阈值:
import gc
print(gc.get_threshold())
返回(700, 10, 10),后面的两个10是与分代回收相关的阈值,后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set_threshold()方法重新设置。
我们也可以手动启动垃圾回收,即使用gc.collect()。
分代回收
Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是,存活时间越久的对象,越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象,许多对象很快产生和消失,但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率,对于这样一些“长寿”对象,我们相信它们的用处,所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。
小家伙要多检查
Python将所有的对象分为0,1,2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收,依然存活,那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时,一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收,那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后,那么会启动对0,1,2,即对所有对象进行扫描。
这两个次数即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说,每10次0代垃圾回收,会配合1次1代的垃圾回收;而每10次1代的垃圾回收,才会有1次的2代垃圾回收。
同样可以用set_threshold()来调整,比如对2代对象进行更频繁的扫描。
import gc
gc.set_threshold(700, 10, 5)
孤立的引用环
引用环的存在会给上面的垃圾回收机制带来很大的困难。这些引用环可能构成无法使用,但引用计数不为0的一些对象。
a = []
b = [a]
a.append(b)
del a
del b
上面我们先创建了两个表对象,并引用对方,构成一个引用环。删除了a,b引用之后,这两个对象不可能再从程序中调用,就没有什么用处了。但是由于引用环的存在,这两个对象的引用计数都没有降到0,不会被垃圾回收。
孤立的引用环
为了回收这样的引用环,Python复制每个对象的引用计数,可以记为gc_ref。假设,每个对象i,该计数为gc_ref_i。Python会遍历所有的对象i。对于每个对象i引用的对象j,将相应的gc_ref_j减1。
遍历后的结果
在结束遍历后,gc_ref不为0的对象,和这些对象引用的对象,以及继续更下游引用的对象,需要被保留。而其它的对象则被垃圾回收。
总结
Python作为一种动态类型的语言,其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存,Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制,即引用计数,并因此需要解决孤立引用环的问题。Python与其它语言既有共通性,又有特别的地方。对该内存管理机制的理解,是提高Python性能的重要一步。
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