谈谈python垃圾回收机制-猿码集

1. python中的垃圾回收机制简介

在计算机科学中，垃圾收集（Garbage Collection）是指计算机程序自动管理可用内存的一种机制，它会在运行时扫描那些不再被程序使用的内存对象，然后归还他们以便下一次使用。在Python中，垃圾回收机制有着非常重要的作用，可以避免程序出现错误和内存泄漏，提高程序的性能和效率。

在Python中，其垃圾回收机制原理是基于引用计数的，也就是统计每个对象被引用的次数，如果对象的引用计数为0，则认为该对象成为垃圾，可以被清理掉。

下面给出一个简短的例子：


a = [1, 2, 3]    # 引用计数为1
b = a             # 引用计数为2
a = None          # 引用计数为1

在例子中，当a被赋值为None时，引用计数为1，此时b还指向[1,2,3]，因此这个列表不会被回收掉。只有当b也被赋值为None时，引用计数为0，这个列表才会被回收掉。

虽然Python的引用计数机制是非常高效的，且大多数情况下可以很好地管理内存，但其也有一些缺陷。

首先，引用计数机制无法处理循环引用的情况，也就是两个或多个对象互相引用的情况，由于相互引用，它们的引用计数永远不为0，从而导致这些对象无法被回收，造成内存泄漏。

例如：


a = []
b = []
a.append(b)
b.append(a)

在这个例子中，列表a和b相互引用，因此引用计数都为2，导致它们在程序结束之前都不会被清除。

其次，引用计数机制也无法处理跨世代引用的情况，即新生代中的对象引用了老生代中的对象，这时候就需要使用其他算法来处理。

为了解决引用计数机制的缺点，Python中还使用了其他垃圾回收算法来管理内存。当前，Python中的垃圾回收算法主要包括标记-清除算法和分代回收算法。

标记-清除算法（Mark-Sweep）是一种基本的垃圾回收算法，其基本原理是在程序运行过程中，标记那些不再被程序使用的对象，然后将其清除。

下面是标记-清除算法的基本流程：

垃圾回收器先扫描所有的可达对象（Root），然后对其进行标记。

对所有可达对象遍历，如果一个对象已被标记，那么将其引用的对象也标记。

最后，所有没有被标记的对象都被当做垃圾清除掉。

使用标记-清除算法的一个问题是内存碎片化。当内存中经过多次标记和清除之后，原本连续的空间因为垃圾回收的不连续而变成了碎片化的空间，导致新的对象无法被完整地存放。

为了解决上述问题，分代回收算法（Generational Garbage Collection）被引入Python中。分代回收算法基于一种类似于生物进化的思路，将内存分为三代：新生代，中生代和老生代。新生代指的是存活时间短的对象，中生代指的是存活时间中等的对象，而老生代指的是存活时间较长的对象。

在分代回收算法中，通常认为新生代中的大部分对象都很快被释放掉，因而可以使用一些更加严格的策略进行回收，比如使用基于引用计数的方式进行回收。而中生代和老生代则使用标记-清除算法或使用其他的垃圾回收算法进行回收。

分代回收算法中的某些策略还包括把新生成的对象放到一个专门的空间中（虚拟空间），当该空间满了之后，就执行一次垃圾回收过程，将其中的垃圾空间释放掉。

Python中的垃圾回收机制使用了多种算法，并且这些算法并不是互相独立的。实际上，引用计数和分代回收算法是协同工作的，其中引用计数算法主要针对新生代和中生代，而分代回收算法主要针对老生代。

总体来说，Python的垃圾回收机制运作起来非常高效和灵活，通过它，Python程序可以很好地管理内存，避免出现内存泄漏等问题，从而使程序更加稳定和高效。