Python 가비지 수집 메커니즘의 참조 계산이란 무엇입니까?

이 기사에서는 가비지 수집 메커니즘의 참조 계산 관련 내용을 주로 소개하는 Python에 대한 관련 지식을 제공합니다. Python에서 개체에 대한 포인터가 있는 경우 개체의 참조를 살펴보겠습니다. . 모든 사람에게 도움이 되기를 바랍니다.

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객체의 종결자라고도 알려진 Python의 __del__ 매직 메서드는 객체가 메모리에서 제거되기 직전에 호출되는 메서드입니다. . 실제로 메모리에서 객체를 제거하는 작업을 수행하지는 않습니다. 나중에 그 일이 어떻게 일어나는지 살펴보겠습니다. 대신 이 메서드는 개체가 제거되기 전에 발생해야 하는 정리를 수행하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 객체가 생성될 때 열려 있던 모든 파일을 닫습니다.

이 섹션에서는 다음 클래스를 예로 사용합니다.

class MyNameClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    
    def __del__(self):
        print(f"Deleting {self.name}!")

위 예에서는 초기화 시 이름을 입력으로 받아들이도록 클래스를 정의했으며 종료자가 호출되면 관련 인스턴스의 이름을 인쇄하여 알려줍니다. 이런 방식으로 메모리에서 어떤 객체가 언제 삭제되었는지 알 수 있습니다.

그렇다면 CPython은 언제 메모리에서 객체를 삭제하기로 결정합니까? CPython 3.10부터 이것이 발생할 수 있는 두 가지 방법이 있습니다: 참조 카운팅과 가비지 수집.

참조 계산

파이썬에서 개체에 대한 포인터가 있으면 해당 개체에 대한 참조입니다. 주어진 객체 a에 대해 CPython은 얼마나 많은 다른 객체가 a를 가리키는지 추적합니다. 이 카운터가 0에 도달하면 다른 어떤 것도 해당 개체를 사용하고 있지 않으므로 해당 개체를 메모리에서 제거하는 것이 안전합니다. 예를 살펴보겠습니다.

>>> Harward = MyNameClass("Harward")
>>> del Harward
Deleting Harward!
>>>

여기서 새 개체(MyNamedClass("Harward"))를 만들고 이에 대한 포인터(Harward =)를 만듭니다. 그런 다음 Harwade를 삭제할 때 이 참조를 삭제하면 MyNamedClass 인스턴스의 참조 횟수는 0이 됩니다. 따라서 CPython은 이를 메모리에서 삭제하기로 결정하고, 그렇게 하기 직전에 __del__ 메서드가 호출되어 위에서 본 메시지를 인쇄합니다.

객체에 대한 여러 참조를 생성하는 경우 객체를 삭제하려면 해당 참조를 모두 제거해야 합니다.

>>> bob = MyNameClass("Bob")
>>> bob_two = bob # creating a new pointer to the same object
>>> del bob # this doesn't cause the object to be removed...
>>> del bob_two # ... but this does
Deleting Bob!

물론 MyNamedClass 인스턴스 자체에는 포인터가 포함될 수 있습니다. 이는 결국 임의의 Python 객체이므로 원하는 속성을 추가할 수 있습니다. 예를 살펴보겠습니다.

>>> jane = MyNamedClass("Jane")
>>> bob = MyNamedClass("Bob")
>>> jane.friend = bob # now the "Jane" object contains a pointer to the "Bob" object...
>>> bob.friend = jane

위 코드 조각에서 우리가 한 일은 순환 참조를 설정한 것입니다. Jane이라는 개체에는 Bob이라는 개체에 대한 포인터가 포함되어 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 다음을 수행하면 상황이 흥미로워집니다.

>>> del jane
>>> del bob

이제 네임스페이스에서 객체에 대한 포인터를 제거했습니다. 이제 우리는 해당 MyNameClass 개체에 전혀 액세스할 수 없습니다. 그러나 해당 개체가 곧 삭제된다는 메시지가 인쇄되지 않습니다. 이는 이러한 객체에 여전히 서로 포함된 참조가 있으므로 참조 횟수가 0이 아니기 때문입니다.

여기서 우리가 만든 것은 루프 분리입니다. 이 구조에서 각 객체는 루프에 하나 이상의 참조를 갖고 있어 이를 활성 상태로 유지하지만 루프의 모든 객체는 네임스페이스에서 액세스할 수 없습니다.

루프 격리의 직관적인 성능

다음은 루프 격리를 생성할 때의 직관적인 성능입니다.

먼저 네임스페이스에 각각 이름이 있는 두 개의 개체를 만듭니다.

다음으로 각 개체에 포인터를 추가하여 두 개체를 연결합니다.

마지막으로 두 개체의 원래 이름을 제거하여 네임스페이스에서 포인터를 제거합니다. 이 시점에서 두 개체는 네임스페이스에서 액세스할 수 없지만 각 개체에는 다른 개체에 대한 포인터가 포함되어 있으므로 해당 참조 횟수는 0이 아닙니다.

따라서 참조 카운팅만으로는 런타임 작업 메모리에 쓸모없고 재활용할 수 없는 개체가 없도록 유지하는 데 충분하지 않습니다. CPython의 가비지 수집기가 작동하는 곳입니다.

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위 내용은 Python 가비지 수집 메커니즘의 참조 계산이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!