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:
-
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。
-
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。
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