Python 垃圾回收机制详解

概述

Python 是一种解释型语言，在执行代码时会自动进行内存管理，这种内存管理的过程主要包括内存分配和释放两个过程。Python 引入了垃圾回收机制（Garbage Collection Mechanism），其主要目的是在程序运行过程中，自动回收不再使用的内存。

垃圾回收机制

Python 的垃圾回收机制主要通过引用计数（Reference Counting）和标记-清除（Mark-Sweep）两种方式实现。

引用计数

Python 内部维护了一个计数器，用于记录每个变量被引用的次数。当某个变量的引用次数为0时，Python 就会自动回收该变量所占用的内存空间。下面是一个简单的例子：

a = 1
b = a
c = b
del a
del b
del c

在上述代码中，变量 a、b、c 依次被引用了1次、2次、3次，当最后 del c 执行后，变量 c 被删除，引用计数器减1，此时变量 a、b 的引用计数为0，Python 就会自动回收这两个变量所占用的内存空间。

但是，引用计数机制存在一个问题，当变量之间存在循环引用时就会发生问题。例如：

class Node:
    def __init__(self, next=None):
        self.next = next

node1 = Node()
node2 = Node(node1)
node1.next = node2

在上述代码中，node1.next 和 node2 互相引用，它们的引用计数器均为2，但是它们已经不再被使用。Python 的垃圾回收机制无法识别此类循环引用关系，会导致程序占用大量内存空间而不被释放。

为了解决这个问题，Python 引入了标记-清除的垃圾回收机制。

标记-清除

标记-清除（Mark-Sweep）算法通过两个阶段完成垃圾回收：

1. 标记阶段：从所有根节点（通常就是正在执行的 Python 模块中的变量和全局命名空间中的变量）出发，递归地遍历所有可以访问到的对象，并给这些对象打上标记。

2. 清除阶段：清除没有标记的对象，并回收它们所占用的内存空间。

下面是一个例子：

class Node:
    def __init__(self, next=None):
        self.next = next

node1 = Node()
node2 = Node(node1)
node1.next = node2
node3 = Node()
node2.next = node3

del node1
del node3

在上述代码中，我们删除了 node1 和 node3 这两个变量，它们之前所占用的内存空间就可以被回收。垃圾回收机制会在执行 del node1 和 del node3 后，从根节点开始遍历所有可达的对象。我们发现，可以访问到 node1 的只有 node2，所以 node1 被标记为无用对象，而 node2 和 node3 则被标记为有用对象。随后，在清除阶段，垃圾回收机制会清除所有没有标记的对象（例如 node1）。

总结

Python 的垃圾回收机制主要包括引用计数和标记-清除两种方式，而其中标记-清除是通过递归遍历所有可达对象，将无用的对象打上标记，再在清除阶段回收这些对象所占用的内存空间。在编写 Python 代码时，需要注意避免出现循环引用的情况，以免导致内存泄漏等问题。