Python의 쓰레기 수집이 어떻게 작동하는지 설명하십시오. 참조 계산 및 세대 쓰레기 수집은 무엇입니까?

Python의 쓰레기 수집이 어떻게 작동하는지 설명하십시오. 참조 계산 및 세대 쓰레기 수집은 무엇입니까?

Python 's Garbage Collection은 더 이상 프로그램에서 사용하지 않는 메모리를 재생하여 메모리를 자동으로 관리하도록 설계된 메커니즘입니다. 이 프로세스는 메모리 누출을 방지하고 메모리 자원을 효율적으로 사용하도록 도와줍니다. Python 's Garbage Collection 메커니즘은 참조 계산 및 세대 쓰레기 수집의 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

참조 계산 : 이것은 메모리 관리를 위해 Python에서 사용하는 주요 방법입니다. Python의 모든 객체에는 참조 수가 있으며, 이는 해당 객체를 가리키는 참조 수입니다. 객체의 참조 수가 0에 도달하면 객체가 더 이상 참조되지 않으므로 도달 할 수없는 것으로 간주됩니다. 이 시점에서 Python의 쓰레기 수집기는 물체가 차지하는 메모리를 자동으로 회수합니다. 기준 계수는 효율적이고 즉각적이지만, 주기적 참조를 감지 할 수없는 것과 같은 제한이 있습니다 (객체가 루프에서 서로를 참조하여 제로 참조에 도달하지 않음).

세대 쓰레기 수집 : 참조 계산의 한계, 특히 주기적 참조의 한계를 해결하기 위해 Python은 세대의 쓰레기 수집 시스템을 구현합니다. 이 시스템은 객체를 평생에 따라 다른 세대로 분류합니다. 물체는 3 세대로 나뉩니다.

• 가장 어린 세대 (세대 0) : 새로 만들어지고 일반적으로 수명이 짧은 개체. 이 세대는 자주 수집됩니다.
• 중간 세대 (세대 1) : 가장 어린 세대의 컬렉션에서 살아남는 대상은이 세대로 홍보됩니다. 그들은 덜 자주 수집됩니다.
• 가장 오래된 세대 (Generation 2) : 미들 세대의 컬렉션에서 살아남은 물체가 여기에 배치됩니다. 이 세대는 가장 자주 수집됩니다.

세대의 쓰레기 수거의 아이디어는 대부분의 물체가 짧은 수명을 가지고 있다는 것입니다. 따라서 가장 어린 세대에 쓰레기 수집 노력에 집중하는 것이 효율적입니다. Python은 Mark-and-Sweep 알고리즘을 사용하여 순환 참조를 감지하고 수집하는데,이 세대에서 찾을 수는 있지만 형성 할 시간이있는 오래된 세대에서 더 일반적으로 해결됩니다.

Python은 쓰레기 수집을 통해 메모리를 어떻게 관리합니까?

Python은 참조 계산 및 세대 쓰레기 수집의 조합을 통해 메모리를 관리합니다. 객체가 생성되면 Python은 참조 수를 초기화합니다. 이 카운트는 객체에 대한 새로운 참조가 생성 될 때마다 증가하고 참조가 제거되면 감소합니다. 참조 수가 0에 도달하면 객체가 즉시 처리됩니다.

그러나 주기적 참조가있는 경우 Python의 세대 쓰레기 수집이 진행됩니다. 쓰레기 수집기는 주기적으로 기준주기의 일부인 도달 할 수없는 객체를 식별하고 수집하기 위해 실행됩니다. 이 컬렉션의 빈도는 세대에 따라 다르며, 가장 어린 세대는 가장 자주 수집됩니다.

Python의 자동 쓰레기 수집은 효율적이고 신뢰할 수 있도록 설계되었으므로 개발자가 수동으로 쓰레기 수집을 트리거하거나 쓰레기 수집 설정을 조정할 수있는 gc 모듈과 같은 도구를 제공합니다.

Python의 메모리 관리에서 참조 계산의 역할은 무엇입니까?

참조 계산은 메모리를 되 찾는 직접적이고 즉각적인 방법을 제공함으로써 Python의 메모리 관리에 중요한 역할을합니다. 변수를 할당하거나 객체를 함수로 전달할 때와 같이 객체에 대한 참조가 생성되면 해당 객체의 참조 수가 증가합니다. 반대로, 변수가 범위를 벗어나거나 재 할당 될 때와 같은 참조가 제거 될 때, 참조 수는 감소된다.

물체의 기준 수가 0으로 떨어지면 Python의 쓰레기 수집기가 자동으로 해당 물체에 할당 된 메모리가 해당됩니다. 이 프로세스는 주기적 쓰레기 수집 스윕없이 즉각적인 메모리 교정을 허용하기 때문에 효율적입니다. 이는 처리 시간에있어 비용이 많이들 수 있습니다.

그러나 기준 계수만으로는 주기적 참조를 감지 할 수 없으며, 여기서 물체는 서로를 참조하여 기준 수에 도달하지 않습니다. 이 제한은 그러한 경우를 처리하기 위해 세대 쓰레기 수집을 사용해야합니다.

세대 쓰레기 수집은 Python의 성능을 어떻게 향상 시킵니까?

세대의 쓰레기 수집은 일반적인 물체의 수명을 기반으로 쓰레기 수집 공정을 최적화하여 Python의 성능을 향상시킵니다. 파이썬 프로그램의 대부분의 객체는 수명이 짧고 세대 쓰레기 수집은 이러한 짧은 개체를 포함하는 가장 어린 세대에 컬렉션 노력을 집중시킴으로써이를 활용합니다.

가장 어린 세대를 자주 수집함으로써 Python은 생성 된 직후에 더 이상 필요하지 않은 객체에 대한 메모리를 효율적으로 회수 할 수 있습니다. 이는 응용 프로그램의 메모리 풋 프린트를 줄이고 전반적인 성능을 향상시킵니다.

가장 어린 세대에서 컬렉션에서 살아남는 더 많은 수명의 물체의 경우, Python은이를 중간으로 그리고 결국 가장 오래된 세대로 홍보합니다. 이 세대는 객체가 도달 할 수 없을 가능성이 적기 때문에이 세대는 덜 자주 수집됩니다. 이 전략은이 더 긴 사물에 대한 쓰레기 수집의 오버 헤드를 최소화합니다.

전반적으로 Python의 세대 쓰레기 수집은 쓰레기 수집의 성능 오버 헤드와 효율적인 메모리 교정의 필요성을 균형을 유지하여 Python 응용 프로그램의 런타임 성능을 향상시킵니다.

위 내용은 Python의 쓰레기 수집이 어떻게 작동하는지 설명하십시오. 참조 계산 및 세대 쓰레기 수집은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!