python垃圾回收 采用方式_python-面向对象-10-__del__析构方法/垃圾回收机制
Python语言自带垃圾回收机制,为了能够比较清楚说明白Python的垃圾回收机制的原理,我们今天就从最底层的解释器开始,采用由内到外的方式来说明。
1.Python默认解释器CPython
Python语言拥有多种解释器,但是默认采用CPython实现。CPython实际上是用C语言编写的。主要功能如下:
编译python代码为字节码(bytecode)
在虚拟机上面运行编译好的python程序
CPython是用C语言编写的,而C语言本身并不支持面向对象编程。正因为如此,在CPython代码中有很多很有意思的设计,来实现这些原本不支持的的功能。:如PyObject。
PyObject是Python中所有对象的鼻祖,它只包含两种东西:
ob_refcnt: 引用计数
ob_type: 指向另一种类型的指针
ob_refcnt引用计数用于接下来要说明的垃圾收集。
2.垃圾回收机制
2.1 垃圾回收简单说明
Python中的垃圾回收回收机制采用引用计数的策略来实现,当一个对象的ob_refcnt大于0,说明存在引用,此时改对象不会进行垃圾回收。当一个对象 的ob_refcnt的引用数目等于0的时候,说明该对象没有任何引用,说明是一个闲置废弃的对象,会进入垃圾回收的阶段。
Python允许您使用sys模块检查对象的当前引用计数。可以使用sys.getrefcount(numbers),但是要记住,将对象传递给getrefcount()会使引用计数增加1。
下面我们几段代码来演示一下:
2.2 引用计数入门示例
import sys
a1 = [1, 2, 3]
print(sys.getrefcount(a1))
运行结果:
2
程序运行说明:
首先第一次赋值操作,很容易理解变量a1指向的对象[1,2,3]的引用次数为1,然后在调用sys.getrefcount(a1)的时候,会把形参认为是一个局部变量a1,不是全局变量a1,但是对应的值是一样的,所以这个时候会增加一个引用次数,变成2。
2.3 赋值增加引用计数
import sys
a1 = [1, 2, 3]
print(id(a1))
print(sys.getrefcount(a1))
a2 = a1
print(sys.getrefcount(a1))
print(sys.getrefcount(a1))
print("--" * 20)
a3 = [1, 2, 3]
print(id(a3))
print(sys.getrefcount(a3))
运行结果:
4726471808
2
3
3
----------------------------------------
4726471888
2
程序说明: 第一部分和上面的例子是一样的,但是增加一个id(a1)的方法,会打印出a1的内存地址。当执行a2 = a1的时候,增加了一个引用。sys.getrefcount(a1)是同一个,所以两次执行也不会增加引用。虽然a1和a3对应的值是相同的,但是id值不一样,相当是一个新的,所以计算计算引用从1开始计算,增加sys.getrefcount(a1)里面的一个,最后结果为2。
2.4 对象包含在其他数据结构中会增加引用次数
import sys
a1 = [1, 2, 3]
print(sys.getrefcount(a1))
a2 = [a1]
print(sys.getrefcount(a1))
a3 = (a1, )
print(sys.getrefcount(a1))
a4 = {"key1": a1}
print(sys.getrefcount(a1))
运行结果:
2
3
4
5
程序运行说明: 这部分是可以正常理解的。
但是当数据变化的时候,下面的例子,我找了资料也没有具体说清楚:
import sys
a1 = 1
print(sys.getrefcount(a1))
a2 = [a1]
print(sys.getrefcount(a1))
a3 = (a1, )
print(sys.getrefcount(a1))
a4 = {"key1": a1}
print(sys.getrefcount(a1))
运行结果:
4378
4379
4380
4381
程序说明: 这部分的原因是由于Python中对象缓存造成的,对于一些数值较小的对象,会经常使用到,对这一部分对象存在内部的缓存机制。也就是会存在多个引用,具体多少数值,和运行平台、解释器、数值取值大小都有都有印象。 下面通过两段简单代码来说明: 第一段: Python命令行执行
>>> a1=1
>>> id(a1)
140732194454592
>>> a2=1
>>> id(a2)
140732194454592
>>>
>>> b1=257
>>> id(b1)
1878299222992
>>> b2=257
>>> id(b2)
1878301364976
第二段: Pycharm中保存文件执行
a1 = 1
a2 = 1
print(id(a1))
print(id(a2))
b1 = 257
b2 = 257
print(id(b1))
print(id(b2))
b1 = 99999999999999999999999999999999999999999999999
b2 = 99999999999999999999999999999999999999999999999
print(id(b1))
print(id(b2))
运行结果:
140732194454592
140732194454592
2195360849840
2195360849840
2195386463936
2195386463936
通过两组程序我们发现,虽然Python存在对象的缓存机制,但是对于不同的运行环境中,存在一定的差异。在命令行中,以整数为例:[-5, 256]这个区间的范围会被缓存,但是在文件中,无论多大数值都会被缓存。
3.析构方法
3.1 析构方法说明
__del__方法称为"析构方法",用于实现对象被销毁时所需要的操作。比如:释放对象占用的资源。使用场景:
打开的文件资源
网络连接
数据库操作
。。。
Python实现自动的垃圾回收,当对象没有被引用时(引用计数为0),由垃圾回收器调用__del__方法。
我们也可以使用del语句手动删除对象,从而保证调用__del__方法。
系统会自动提供__del__方法,一般不需要自定义析构方法。
3.2 代码示例
代码:
class Person:
def __init__(self, name):
self.name = name
def __del__(self):
print("销毁对象:{0}".format(self.name))
p1 = Person("p1")
p2 = Person("p2")
# 使用del方法主动销毁对象p2
del p2
print("程序结束")
运行结果:
销毁对象:p2
程序结束
销毁对象:p1
代码说明:
因为手动调用del方法注销p2对象,本质上还是调用对象p2本身的注销机制,在注销之前会调用自身的__del__()方法,所以第一行输出销毁对象:p2.
程序代码运行结束,执行打印语句,所以第二行显示:程序结束
python的垃圾回收器,对程序进行处理,发现对象p1目前仍占用内存,没有被清除。启动垃圾回收机制,类似步骤一,所以第三行输出: 销毁对象:p1
备注:
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