Python的gc模块
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。
1、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]
2、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
3、查看一个对象的引用计数
import sys
a = "hello world"
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
引用计数的缺陷是循环引用的问题
import gcclass ClassA():def __init__(self):print('object born,id:%s'%str(hex(id(self))))def f2():while True:c1 = ClassA()c2 = ClassA()c1.t = c2c2.t = c1del c1del c2#把python的gc关闭
gc.disable()f2()
执行f2(),进程占用的内存会不断增大。
- 创建了c1,c2后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
#coding=utf-8
import gcclass 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 f3():print("-----0------")# print(gc.collect())c1 = ClassA()c2 = ClassA()c1.t = c2c2.t = c1print("-----1------")del c1del c2print("-----2------")print(gc.garbage)print("-----3------")print(gc.collect()) #显式执行垃圾回收print("-----4------")print(gc.garbage)print("-----5------")if __name__ == '__main__':gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志f3()
python2运行结果:
-----0------
object born,id:0x724b20
object born,id:0x724b48
-----1------
-----2------
[]
-----3------
gc: collectable <ClassA instance at 0x724b20>
gc: collectable <ClassA instance at 0x724b48>
gc: collectable <dict 0x723300>
gc: collectable <dict 0x71bf60>
4
-----4------
[<__main__.ClassA instance at 0x724b20>, <__main__.ClassA instance at 0x724b48>, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x724b48>}, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x724b20>}]
-----5------
说明:
- 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:
- 调用gc.collect(),
- 当gc模块的计数器达到阀值的时候。
- 程序退出的时候
四.gc模块常用功能解析
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:
1、gc.set_debug(flags) 设置gc的debug日志,一般设置为gc.DEBUG_LEAK
2、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
3、gc.get_threshold() 获取的gc模块中自动执行垃圾回收的频率。
4、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率。
5、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)
注意点
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
import gcclass ClassA():pass# def __del__(self):# print('object born,id:%s'%str(hex(id(self))))gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)
a = ClassA()
b = ClassA()a.next = b
b.prev = aprint "--1--"
print gc.collect()
print "--2--"
del a
print "--3--"
del b
print "--3-1--"
print gc.collect()
print "--4--"
运行结果:
--1--
0
--2--
--3--
--3-1--
gc: collectable <ClassA instance at 0x21248c8>
gc: collectable <ClassA instance at 0x21248f0>
gc: collectable <dict 0x2123030>
gc: collectable <dict 0x2123150>
4
--4--
如果把del打开,运行结果为:
--1--
0
--2--
--3--
--3-1--
gc: uncollectable <ClassA instance at 0x6269b8>
gc: uncollectable <ClassA instance at 0x6269e0>
gc: uncollectable <dict 0x61bed0>
gc: uncollectable <dict 0x6230c0>
4
--4--
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