python进阶：垃圾回收

垃圾回收

垃圾回收一:

1.小整数对象池

整数在程序中的使用很是普遍，Python为了优化速度，使用了小整数对象池， 避免为整数频繁申请和销毁内存空间。

Python 对小整数的定义是 [-5, 257) 这些整数对象是提早创建好的，不会被垃圾回收。在一个 Python 的程序中，全部位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象.

同理，单个字母也是这样的。

可是当定义2个相同的字符串时，引用计数为0，触发垃圾回收

2,大整数对象池

每个大整数，均建立一个新的对象。

 

3.intern机制

python靠引用计数去维护什么时候释放内存

4.总结

• 小整数[-5,257)共用对象，常驻内存
• 单个字符共用对象，常驻内存
• 单个单词，不可修改，默认开启intern机制，共用对象，引用计数为0，则销毁 
• 字符串（含有空格），不可修改，没开启intern机制，不共用对象，引用计数为0，销毁 
• 大整数不共用内存，引用计数为0，销毁 
• 数值类型和字符串类型在 Python 中都是不可变的，这意味着你没法修改这个对象的值，每次对变量的修改，其实是建立一个新的对象 

垃圾回收二:

 python里也同java同样采用了垃圾收集机制，不过不同的是: python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略

引用计数机制：

python里每个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject

typedef struct_object {
    int ob_refcnt;
    struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

PyObject是每一个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是作为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增长，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减小;当引用计数为0时，该对象生命就结束了。　

引用计数机制的优势：

• 简单
• 实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其余机制等到特定时机。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。

引用计数机制的缺点：

• 维护引用计数消耗资源
• 循环引用

list1 = [] list2 = [] list1.append(list2) list2.append(list1)

ist1与list2相互引用，若是不存在其余对象对它们的引用，list1与list2的引用计数也仍然为1，所占用的内存永远没法被回收，这将是致命的。 对于现在的强大硬件，缺点1尚可接受，可是循环引用致使内存泄露，注定python还将引入新的回收机制。(标记清除和分代收集)

GC系统所承担的工做远比"垃圾回收"多得多。实际上，它们负责三个重要任务。它们

• 为新生成的对象分配内存
• 识别那些垃圾对象，而且
• 从垃圾对象那回收内存。

当建立对象时，python当即向操做系统请求内存

标记-清除：

中止程序，加标记，把未被标记的对象看成垃圾处理

垃圾回收三：gc模块

1.致使引用计数+1的状况

• 对象被建立，例如a=23
• 对象被引用，例如b=a
• 对象被做为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
• 对象做为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]

2.致使引用计数-1的状况

• 对象的别名被显式销毁，例如del a
• 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
• 一个对象离开它的做用域，例如f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

3.查看一个对象的引用计数

import sys y='hh'
print(sys.getrefcount(y))

4.循环引用致使内存泄露

import gc class ClassA(): def __init__(self): print('object born,id:%s'%str(hex(id(self)))) def f2(): while True: c1 = ClassA() c2 = ClassA() c1.t = c2 c2.t = c1 del c1 del c2 #把python的gc关闭
gc.disable() f2()

执行f2()，进程占用的内存会不断增大。

• 建立了c1，c2后这两块内存的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2.
• 在del c1后，内存1的对象的引用计数变为1，因为不是为0，因此内存1的对象不会被销毁，因此内存2的对象的引用数依然是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
• 虽然它们两个的对象都是能够被销毁的，可是因为循环引用，致使垃圾回收器都不会回收它们，因此就会致使内存泄露。

5.什么状况下触发python垃圾回收

1).import gc 

 gc.get_threshold()

输出:(700,10,10)      (当没有释放的对象个数超过700，即开始0级垃圾回收，0级垃圾回收超过10次即开始1级垃圾回收，1级垃圾回收清除包括0级垃圾，1级垃圾回收超过10次，即开始2级垃圾回收，2级垃圾回收清除包括0级，1级垃圾）

2).垃圾回收机制python默认开启的，gc.disabled可关闭垃圾回收机制，当程序完成时，垃圾最后仍被回收

3).当gc.disabled时，gc.collect手动开启垃圾回收机制

6.gc模块经常使用功能解析

gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。

经常使用函数：

一、gc.set_debug(flags) 设置gc的debug日志，通常设置为gc.DEBUG_LEAK

二、gc.collect([generation]) 显式进行垃圾回收，能够输入参数，0表明只检查第一代的对象，1表明检查一，二代的对象，2表明检查一，二，三代的对象，若是不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。 返回不可达（unreachable objects）对象的数目

三、gc.get_threshold() 获取的gc模块中自动执行垃圾回收的频率。

四、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率。

五、gc.get_count() 获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表