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

  1. 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. ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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: ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. 简单工厂模式(StaticFactoryMethod)
  2. python中关于sqlite3数据库更新数据的使用
  3. sap会计期间打开关闭
  4. iOS事件机制,以及不同手势使用touchesBegan等表现形式
  5. python ---ConfigParser
  6. python 宏定义_Flask干货:Jinja2模板中的宏定义和使用
  7. 面试 Notes|2021 年秋季 Android 弱鸡艰难求职记。。。
  8. MarkDown下载和安装图文教程
  9. mysql中round函数使用
  10. Excel操作:使用Excel制作甘特图
  11. 瞬变抑制二极管(TVS),如何选型?
  12. IE代理服务器没有响应 浏览器无法打开网页解决方法
  13. 解决Request processing failed; nested exception is com.sun.jersey.api.client.UniformInterfaceException
  14. 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
  15. vue的mounted和created方法的执行
  16. 互联网暗潮汹涌,开放平台机遇空前
  17. CSS--实现照片墙
  18. 在金融行业中,直播获客应该怎么做呢?
  19. ArcEngine开发--网络分析
  20. 总结了 11 种 Numpy 的高级操作!

热门文章

  1. 交流计量芯片HLW8112的校准方法
  2. Linux用户认证方法简介
  3. Intellij IDEA 简单配置字体大小
  4. mysql实现序列自增_MySQL实现序列自增
  5. Property ‘xxx‘ does not exist on type ‘{ xxx(file: any, fileList: any): void;的报错
  6. OCR快速入门(二)| Python版
  7. 从原理上“训练”一个神经网络(下)
  8. rm 命令过滤式删除
  9. 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
  10. Python随笔:改变Windows中 pip 的缓存位置与删除 pip 缓存