Python의 가비지 수집 메커니즘을 마스터하는 방법.

Python의 자동 가비지 수집 메커니즘 덕분에 Python에서 개체를 생성할 때 개체를 수동으로 해제할 필요가 없습니다. 이는 매우 개발자 친화적이며 개발자가 낮은 수준의 메모리 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 하지만 가비지 수집 메커니즘을 이해하지 못하면 작성하는 Python 코드가 매우 비효율적인 경우가 많습니다. Python 的自动垃圾回收机制，在 Python 中创建对象时无须手动释放。这对开发者非常友好，让开发者无须关注低层内存管理。但如果对其垃圾回收机制不了解，很多时候写出的 Python 代码会非常低效。

垃圾回收算法有很多，主要有： 引用计数 、 标记-清除 、 分代收集 等。

在 python 中，垃圾回收算法以 引用计数 为主， 标记-清除 和 分代收集 两种机制为辅。

1 引用计数

1.1 引用计数算法原理

引用计数原理比较简单：

每个对象有一个整型的引用计数属性。用于记录对象被引用的次数。例如对象 A ，如果有一个对象引用了 A ，则 A 的引用计数 +1 。当引用删除时， A 的引用计数 -1 。当 A 的引用计数为0时，即表示对象 A 不可能再被使用，直接回收。

在 Python 中，可以通过 sys 模块的 getrefcount 函数获取指定对象的引用计数器的值，我们以实际例子来看。

import sys

class A():
    def __init__(self):
        pass
        
a = A()
print(sys.getrefcount(a))

运行上面代码，可以得到输出结果为 2 。

1.2 计数器增减条件

上面我们看到，创建一个 A 对象，并将对象赋值给 a 变量后，对象的引用计数器值为 2 。那么什么时候计数器会 +1 ，什么时候计数器会 -1 呢？

1.2.1 引用计数+1的条件

A()
a=A()
func(a)
arr=[a,a]

1.2.2 引用计数-1的条件

对象被显式销毁，如 del a 。变量重新赋予新的对象，例如 a=0 。对象离开它的作用域，如 func 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。

1.2.3 代码实战

为了更好的理解计数器的增减，我们运行实际代码，一目了然。

import sys
 
class A():

    def __init__(self):
        pass
 
print("创建对象 0 + 1 =", sys.getrefcount(A()))

a = A()
print("创建对象并赋值 0 + 2 =", sys.getrefcount(a))

b = a
c = a
print("赋给2个变量 2 + 2 =", sys.getrefcount(a))

b = None
print("变量重新赋值 4 - 1 =", sys.getrefcount(a))

del c
print("del对象 3 - 1 =", sys.getrefcount(a))

d = [a, a, a]
print("3次加入列表 2 + 3 =", sys.getrefcount(a))


def func(c):
    print('传入函数 1 + 2 = ', sys.getrefcount(c))
func(A())

输出结果如下：

创建对象 0 + 1 = 1
创建对象并赋值 0 + 2 = 2
赋给2个变量 2 + 2 = 4
变量重新赋值 4 - 1 = 3
del对象 3 - 1 = 2
3次加入列表 2 + 3 = 5
传入函数 1 + 2 =  3

1.3 引用计数的优点与缺点

1.3.1 引用计数优点

• 高效、逻辑简单，只需根据规则对计数器做加减法。

• 实时性。一旦对象的计数器为零，就说明对象永远不可能再被用到，无须等待特定时机，直接释放内存。

1.3.2 引用计数缺点

需要为对象分配引用计数空间，增大了内存消耗。

当需要释放的对象比较大时，如字典对象，需要对引用的所有对象循环嵌套调用，可能耗时比较长。

循环引用。 这是引用计数的致命伤，引用计数对此是无解的，因此必须要使用其它的垃圾回收算法对其进行补充。

2 标记-清除

上一小节提到，引用计数算法无法解决循环引用问题，循环引用的对象会导致大家的计数器永远都不会等于 0 ，带来无法回收的问题。

标记-清除 算法主要用于潜在的循环引用问题，该算法分为2步：

1. 标记阶段。将所有的对象看成图的节点，根据对象的引用关系构造图结构。从图的根节点遍历所有的对象，所有访问到的对象被打上标记，表明对象是“可达”的。

2. 清除阶段。遍历所有对象，如果发现某个对象没有标记为“可达”，则就回收。

以具体代码示例说明：

class A():
    def __init__(self):
        self.obj = None
 
def func():
    a = A()
    b = A()
    c = A()
    d = A()

    a.obj = b
    b.obj = a
    return [c, d]

e = func()

上面代码中，a和b相互引用，e引用了c和d。整个引用关系如下图所示

如果采用引用计数器算法，那么a和b两个对象将无法被回收。而采用标记清除法，从根节点（即e对象）开始遍历，c、d、e三个对象都会被标记为 可达

가비지 수집 알고리즘에는 여러 가지가 있으며 주요 알고리즘으로는 참조 계산, Mark-Clear, 세대 컬렉션 등이 있습니다. 🎜🎜python에서 가비지 수집 알고리즘은 주로 참조 계산, mark-clear 및 세대 수집을 기반으로 합니다. 두 가지 메커니즘이 보완됩니다. 🎜

1 참조 카운팅

1.1 참조 카운팅 알고리즘의 원리

🎜참조 카운팅의 원리는 비교적 간단합니다. 🎜🎜각 객체에는 정수 참조 카운트 속성이 있습니다. 객체가 참조된 횟수를 기록하는 데 사용됩니다. 예를 들어 A 개체가 A를 참조하는 경우 A의 참조 횟수는 +1입니다. 참조가 삭제되면 A의 참조 개수는 -1 입니다. A의 참조 횟수가 0이면 A 개체를 더 이상 사용할 수 없으며 직접 재활용된다는 의미입니다. 🎜🎜Python에서는 sys 모듈의 getrefcount 함수를 통해 지정된 객체의 참조 카운터 값을 얻을 수 있습니다. 실제적인 예에서. 🎜

import gc
threshold = gc.get_threshold()
print("各世代的阈值:", threshold)

# 设置各世代阈值
# gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])
gc.set_threshold(800, 20, 20)

🎜위 코드를 실행하면 2로 출력 결과를 얻을 수 있습니다. 🎜

1.2 카운터 증가 및 감소 조건

🎜위에서 볼 수 있듯이 A 개체를 생성하고 해당 개체를 a 변수에 할당하면 객체 참조 카운터 값은 2 입니다. 그렇다면 카운터는 언제 +1가 되고 언제 카운터가 -1가 될까요? 🎜

1.2.1 참조 횟수 +1의 조건

各世代的阈值: (700, 10, 10)

1.2.2 참조 횟수 -1

의 조건🎜del a와 같이 개체가 명시적으로 삭제됩니다. 코드>. 변수는 <code>a=0과 같은 새 개체에 다시 할당됩니다. func와 같이 개체가 해당 범위를 벗어납니다. 함수 실행이 완료되면 함수의 지역 변수 func가 실행됩니다(전역 변수는 그렇지 않음). 🎜🎜오브젝트가 위치한 컨테이너가 파괴되거나, 컨테이너에서 해당 오브젝트가 삭제됩니다. 🎜

1.2.3 코드 연습

🎜카운터의 증가와 감소를 더 잘 이해하기 위해 실제 코드를 실행하여 한눈에 알아보도록 하겠습니다. 🎜rrreee🎜출력 결과는 다음과 같습니다. 🎜rrreee

1.3 참조 카운팅의 장점과 단점

1.3.1 참조 카운팅의 장점

• 🎜효율적이고 간단한 논리, 규칙에 따라 카운터를 더하고 빼기만 하면 됩니다. 🎜
• 🎜실시간. 개체의 카운터가 0에 도달하면 개체를 다시 사용할 수 없으며 메모리를 직접 해제하기 위해 특정 시간을 기다릴 필요가 없음을 의미합니다. 🎜

1.3.2 참조 카운팅의 단점

🎜객체에 대한 참조 카운팅 공간을 할당해야 하므로 메모리 소모가 늘어납니다. 🎜🎜해제해야 하는 개체가 사전 개체와 같이 상대적으로 큰 경우 참조된 모든 개체에 대한 호출을 반복 및 중첩해야 하므로 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 🎜🎜순환 참고자료. 이는 참조 카운팅의 치명적인 결함입니다. 참조 카운팅에는 해결책이 없으므로 이를 보완하기 위해 다른 가비지 수집 알고리즘을 사용해야 합니다. 🎜🎜🎜

2 Mark- Clear

🎜이전 섹션에서 언급했듯이 참조 계산 알고리즘은 순환 참조 문제를 해결할 수 없습니다. 재활용이 불가능하다는 문제가 발생합니다. 🎜🎜Mark-Clear 알고리즘은 주로 잠재적인 순환 참조 문제에 사용됩니다. 알고리즘은 2단계로 나뉩니다: 🎜

1. 🎜마킹 단계. 모든 개체를 그래프의 노드로 취급하고 개체의 참조 관계를 기반으로 그래프 구조를 구성합니다. 모든 개체는 그래프의 루트 노드에서 탐색되며 방문한 모든 개체는 해당 개체가 "접근 가능"함을 나타내기 위해 표시됩니다. 🎜
2. 🎜상을 지웁니다. 모든 객체를 탐색하고 "접근 가능"으로 표시되지 않은 객체가 발견되면 재활용됩니다. 🎜

🎜구체적인 코드 예시를 들어 설명하세요: 🎜rrreee🎜위 코드에서 a와 b는 서로를 나타내고, e는 c와 d를 나타냅니다. 전체 참조 관계는 아래 그림에 나와 있습니다🎜🎜 🎜🎜참조 카운터 알고리즘을 사용하는 경우 두 개체 a와 b는 재활용되지 않습니다. mark andclear 메소드를 사용하면 루트 노드(즉, 객체 e)부터 시작하여 세 객체 c, d, e는 reachable로 표시되지만 a와 b는 표시할 수 없습니다. 따라서 a와 b는 재활용됩니다. 🎜

这是读者可能会有疑问，为什么确定根节点是e，而不会是a、b、c、d呢？这里就有讲究了，什么样的对象会被看成是根节点呢？一般而言，根节点的选取包括（但不限于）如下几种：

• 当前栈帧中的本地变量表中引用的对象，如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、 局部变量、 临时变量等。

• 全局静态变量

• ...

3 分代收集

3.1 分代收集原理

在执行垃圾回收过程中，程序会被暂停，即 stop-the-world 。这里很好理解：你妈妈在打扫房间的时候，肯定不允许你在房间内到处丢垃圾，要不然永远也无法打扫干净。

为了减少程序的暂停时间，采用 分代回收 ( Generational Collection )降低垃圾收集耗时。

分代回收基于这样的法则：

1. 接大部分的对象生命周期短，大部分对象都是朝生夕灭。

2. 经历越多次数的垃圾收集且活下来的对象，说明该对象越不可能是垃圾，应该越少去收集。

Python 中，对象一共有3种世代： G0 , G1 , G2 。

1. 对象刚创建时为 G0 。

2. 如果在一轮 GC 扫描中存活下来，则移至 G1 ，处于 G1 的对象被扫描次数会减少。

3. 如果再次在扫描中活下来，则进入 G2 ，处于 G1 的对象被扫描次数将会更少。

3.2 触发GC时机

当某世代中分配的对象数量与被释放的对象之差达到某个阈值的时，将触发对该代的扫描。当某世代触发扫描时，比该世代年轻的世代也会触发扫描。

那么这个阈值是多少呢？我们可以通过代码查看或者修改，示例代码如下

import gc
threshold = gc.get_threshold()
print("各世代的阈值:", threshold)

# 设置各世代阈值
# gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])
gc.set_threshold(800, 20, 20)

输出结果如下：

各世代的阈值: (700, 10, 10)

위 내용은 Python의 가비지 수집 메커니즘을 마스터하는 방법.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!