
python 垃圾收集機(jī)制的實(shí)例詳解
這篇文章主要介紹了python垃圾收集機(jī)制的實(shí)例詳解的相關(guān)資料,希望通過(guò)本文能幫助大家理解這部分內(nèi)容,需要的朋友可以參考下
pythonn垃圾收集方面的內(nèi)容如果要細(xì)講還是挺多的,這里只是做一個(gè)大概的概括
Python最主要和絕大多數(shù)時(shí)候用的都是引用計(jì)數(shù),每一個(gè)PyObject定義如下:
#define PyObject_HEAD \
Py_ssize_t ob_refcnt; \
struct _typeobject *ob_type;
typedef struct _object {
PyObject_HEAD
} PyObject;
每個(gè)pyobject都有一個(gè)refcnt來(lái)記錄他們自己的引用數(shù),一旦引用數(shù)為0,就進(jìn)行回收
引用計(jì)數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于實(shí)時(shí)性,一旦沒(méi)有其他對(duì)象引用了,就能立馬進(jìn)行回收,看起來(lái)十分不錯(cuò),但為什么好多語(yǔ)言都沒(méi)有采用該方案,因?yàn)橐糜?jì)數(shù)有一個(gè)致命的缺點(diǎn),無(wú)法解決循環(huán)引用問(wèn)題,比如:
a = []
b = []
a.append(b)
b.append(a)
其實(shí)并沒(méi)有其他變量引用a,b那么他們實(shí)際上應(yīng)該被回收掉,但由于相互引用的關(guān)系,他們的引用數(shù)都為1,無(wú)法被回收。
在python中,相互引用的問(wèn)題僅僅存在與容器里面,例如list,dictionary,class,instance。為了解決該問(wèn)題,python引入了標(biāo)記——清除和分代——回收另外兩種機(jī)制。
事實(shí)上,python中的容器并沒(méi)有之前講的那么簡(jiǎn)單,在pyobject_head之前,還有一個(gè)PyGC_head,也就是專(zhuān)門(mén)用來(lái)處理容器的循環(huán)引用問(wèn)題的。
typedef union _gc_head {
struct {
union _gc_head *gc_next;
union _gc_head *gc_prev;
Py_ssize_t gc_refs;
} gc;
long double dummy; /* force worst-case alignment */
} PyGC_Head;
所有創(chuàng)建的容器類(lèi)的對(duì)象都會(huì)被記錄到可收集對(duì)象鏈表中,通過(guò)上面的結(jié)構(gòu)我們可以知道其實(shí)是構(gòu)建了一個(gè)雙向鏈表,這樣我們就可以來(lái)跟蹤所有可能產(chǎn)生循環(huán)引用的情況了。而像int,string等簡(jiǎn)單的不是容器類(lèi)型的,只要引用技術(shù)為0,就會(huì)被回收。但是如果頻繁的malloc和free會(huì)嚴(yán)重影響效率,所以python采用了大量的對(duì)象池來(lái)提高效率。
標(biāo)記——清除包括了垃圾回收的兩個(gè)方面:(1)尋找可以回收的對(duì)象(2)回收對(duì)象,python中的標(biāo)記會(huì)從root object開(kāi)始,遍歷所有容器類(lèi)對(duì)象,查找出可以通過(guò)引用來(lái)到達(dá)的一些對(duì)象,把他們放到由reachable維護(hù)的鏈表中,對(duì)于不能到達(dá)的放到unbreachable維護(hù)的鏈表中,此過(guò)程結(jié)束之后,對(duì)unreachable里面的元素進(jìn)行回收即可。
那么如何對(duì)應(yīng)之前循環(huán)引用的情況呢?python里面會(huì)產(chǎn)生一個(gè)有效的引用數(shù),存在gc.gc_refs里面,像上面的a,b真實(shí)引用數(shù)為1,但有效的引用數(shù)為0(循環(huán)中的引用數(shù)都減1),由于不能直接改pyobjec里面的refcnt,否則會(huì)產(chǎn)生一系列問(wèn)題,我們可以將有效的引用數(shù)記到gc.gc_refs里面,那么a,b 的真實(shí)有效引用數(shù)都為0,所以他們可以被回收。
下面是另外一種情況:
a = []
b = []
c = a
a.append(b)
b.append(a)
這里ab也是循環(huán)引用,但是多了c來(lái)引用a,通過(guò)計(jì)算循環(huán)中的有效引用計(jì)數(shù)可得a的引用數(shù)為1,b的引用數(shù)為0,看起來(lái)b應(yīng)該被回收,但實(shí)際上因?yàn)閍是不可被回收的,a又引用了b,所以b也會(huì)被放入在reachable鏈表中,不被回收,其gc.gc_refs還是會(huì)被置1的。
另外一種分代回收,是說(shuō)內(nèi)存中有的對(duì)象會(huì)頻繁的malloc和free,有的則比較長(zhǎng)久,如果一個(gè)對(duì)象經(jīng)過(guò)多次垃圾收集和清除之后還存在的話,那么我們就可以認(rèn)為,這個(gè)對(duì)象是長(zhǎng)時(shí)間有用的,不用去頻繁檢測(cè)回收它。python中分為3代,分別是3個(gè)鏈表維護(hù),0代最多維護(hù)700個(gè)對(duì)象,1代10個(gè),2代10個(gè),如果對(duì)象超過(guò)這個(gè)數(shù)了,就會(huì)調(diào)用標(biāo)記——清除算法來(lái)進(jìn)行回收??梢韵氲剑?代的對(duì)象經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后會(huì)到1代2代中去,然后對(duì)它們的檢測(cè)回收會(huì)相比于0代的不那么頻繁了
要注意的是,python主要的機(jī)制還是引用技術(shù),標(biāo)記——清除和分代收集只是為了彌補(bǔ)引用計(jì)數(shù)的缺點(diǎn)而添加的,也就是說(shuō),后兩者基本只在容器類(lèi)的循環(huán)引用上能發(fā)揮作用
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類(lèi)核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11