python垃圾回收价格表_Python垃圾回收机制详解
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。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
在Python中,如果一个对象的引用数为0,Python虚拟机就会回收这个对象的内存。
#encoding=utf-8
__author__ = 'kevinlu1010@qq.com'
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 f1():
while True:
c1=ClassA()
del c1
执行f1()会循环输出这样的结果,而且进程占用的内存基本不会变动
object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58
c1=ClassA()会创建一个对象,放在0x237cf58内存中,c1变量指向这个内存,这时候这个内存的引用计数是1
del c1后,c1变量不再指向0x237cf58内存,所以这块内存的引用计数减一,等于0,所以就销毁了这个对象,然后释放内存。
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]
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
demo
def func(c,d):
print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1
print 'init', sys.getrefcount(11) - 1
a = 11
print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1
b = a
print 'after b=1', sys.getrefcount(11) - 1
func(11)
print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1
list1 = [a, 12, 14]
print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1
a=12
print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1
del a
print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1
del b
print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1
# list1.pop(0)
# print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1
del list1
print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1
输出:
init 24
after a=11 25
after b=1 26
in func function 28
after func(a) 26
after list1=[a,12,14] 27
after a=12 26
after del a 26
after del b 25
after del list1 24
问题:为什么调用函数会令引用计数+2
查看一个对象的引用计数
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
def f2():
while True:
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
执行f2(),进程占用的内存会不断增大。
object born,id:0x237cf30
object born,id:0x237cf58
创建了c1,c2后,0x237cf30(c1对应的内存,记为内存1),0x237cf58(c2对应的内存,记为内存2)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
deff3():
# print gc.collect()
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
print gc.garbage
print gc.collect() #显式执行垃圾回收
print gc.garbage
time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志
f3()
输出:
gc: uncollectable
gc: uncollectable
gc: uncollectable
gc: uncollectable
object born,id:0x230e918
object born,id:0x230e940
4
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:
1.调用gc.collect(),
2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3.程序退出的时候
四.gc模块常用功能解析
Garbage Collector interface
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:
gc.set_debug(flags)
设置gc的debug日志,一般设置为gc.DEBUG_LEAK
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
gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
设置自动执行垃圾回收的频率。
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)
其他
如果循环引用中,两个对象都定义了__del__方法,gc模块不会销毁这些不可达对象,因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的__del__方法,所以为了安全起见,gc模块会把对象放到gc.garbage中,但是不会销毁对象。
五.应用
项目中避免循环引用
引入gc模块,启动gc模块的自动清理循环引用的对象机制
由于分代收集,所以把需要长期使用的变量集中管理,并尽快移到二代以后,减少GC检查时的消耗
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,如果一定要使用该方法,同时导致了循环引用,需要代码显式调用gc.garbage里面的对象的__del__来打破僵局 转载http://www.cnblogs.com/Xjng/p/5128269.html
python垃圾回收价格表_Python垃圾回收机制详解相关推荐
- python 相对导入_Python相对导入机制详解
Google FEB 26TH, 2015 Python相对导入机制详解 这个答案能解释大多关于 relative import,即相对导入的疑惑,讲解十分详尽清晰,算是 SO 上被低估的一个答案. ...
- python命名空间和闭包_Python函数基础实例详解【函数嵌套,命名空间,函数对象,闭包函数等】...
本文实例讲述了Python函数基础用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.什么是命名关键字参数? 格式: 在*后面参数都是命名关键字参数. 特点: 1.约束函数的调用者必须按照Kye=value的 ...
- python字典的用法_Python字典的用法详解(附示例)
本篇文章给大家带来的内容是关于Python字典的用法详解(附示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助. 字典的表现形式为:{key:value},键和值之间用冒号分隔,每个 ...
- python lambda函数加法_python lambda的使用详解
1. lambda语法 lambda argument_list: expression lambda是Python预留的关键字,argument_list(参数列表)和expression(关于参数 ...
- python编程序列类型_python序列类型种类详解
python序列类型包括哪三种 python序列类型包括:列表.元组.字典 列表:有序可变序列 创建:userlist = [1,2,3,4,5,6] 修改:userlist[5] = 999 添加: ...
- python缩进和冒号_Python缩进和冒号详解
对于Python而言代码缩进是一种语法,Python没有像其他语言一样采用{}或者begin...end分隔代码块,而是采用代码缩进和冒号来区分代码之间的层次. 缩进的空白数量是可变的,但是所有代码块 ...
- python socket 主动断开_Python网络编程tcp详解(基础篇十四)
网络编程tcp 1 TCP详解 <1> tcp概述 TCP:英文全拼(Transmission Control Protocol)简称传输控制协议,它是一种面向连接的.可靠的.基于字节流的 ...
- python数据挖掘商业案例_Python数据科学-技术详解与商业实践-第八讲作业
作者:Ben,著有<Python数据科学:技术详解与商业实践>.<用商业案例学R语言数据挖掘>.<胸有成竹-数据分析的SAS EG进阶>作者.2005年进入数据科学 ...
- python链表值讲解_python数据结构之链表详解
python数据结构之链表详解 数据结构是计算机科学必须掌握的一门学问,之前很多的教材都是用C语言实现链表,因为c有指针,可以很方便的控制内存,很方便就实现链表,其他的语言,则没那么方便,有很多都是用 ...
最新文章
- 简单工厂模式(StaticFactoryMethod)
- python中关于sqlite3数据库更新数据的使用
- sap会计期间打开关闭
- iOS事件机制,以及不同手势使用touchesBegan等表现形式
- python ---ConfigParser
- python 宏定义_Flask干货:Jinja2模板中的宏定义和使用
- 面试 Notes|2021 年秋季 Android 弱鸡艰难求职记。。。
- MarkDown下载和安装图文教程
- mysql中round函数使用
- Excel操作:使用Excel制作甘特图
- 瞬变抑制二极管(TVS),如何选型?
- IE代理服务器没有响应 浏览器无法打开网页解决方法
- 解决Request processing failed; nested exception is com.sun.jersey.api.client.UniformInterfaceException
- 实例013:所有水仙花数 打印出所有的“水仙花数“,所谓“水仙花数“是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数本身。例如:153是一个“水仙花数“,因为153=1的三次方+5的三次方+3的三次方
- vue的mounted和created方法的执行
- 互联网暗潮汹涌,开放平台机遇空前
- CSS--实现照片墙
- 在金融行业中,直播获客应该怎么做呢?
- ArcEngine开发--网络分析
- 总结了 11 种 Numpy 的高级操作!
热门文章
- 交流计量芯片HLW8112的校准方法
- Linux用户认证方法简介
- Intellij IDEA 简单配置字体大小
- mysql实现序列自增_MySQL实现序列自增
- Property ‘xxx‘ does not exist on type ‘{ xxx(file: any, fileList: any): void;的报错
- OCR快速入门(二)| Python版
- 从原理上“训练”一个神经网络(下)
- rm 命令过滤式删除
- 阿里云mysql数据库在哪里看_阿里云服务器数据库信息在哪查看
- Python随笔:改变Windows中 pip 的缓存位置与删除 pip 缓存