Dank des automatischen Garbage-Collection-Mechanismus von Python besteht beim Erstellen von Objekten in Python keine Notwendigkeit, Objekte manuell freizugeben. Dies ist sehr entwicklerfreundlich und befreit Entwickler von der Sorge um die Speicherverwaltung auf niedriger Ebene. Wenn Sie den Garbage-Collection-Mechanismus jedoch nicht verstehen, ist der von Ihnen geschriebene Python-Code oft sehr ineffizient. Python 的自动垃圾回收机制，在 Python 中创建对象时无须手动释放。这对开发者非常友好，让开发者无须关注低层内存管理。但如果对其垃圾回收机制不了解，很多时候写出的 Python 代码会非常低效。
垃圾回收算法有很多，主要有： 引用计数 、 标记-清除 、 分代收集 等。
在 python 中，垃圾回收算法以 引用计数 为主， 标记-清除 和 分代收集 两种机制为辅。
引用计数原理比较简单：
每个对象有一个整型的引用计数属性。用于记录对象被引用的次数。例如对象 A ，如果有一个对象引用了 A ，则 A 的引用计数 +1 。当引用删除时， A 的引用计数 -1 。当 A 的引用计数为0时，即表示对象 A 不可能再被使用，直接回收。
在 Python 中，可以通过 sys 模块的 getrefcount 函数获取指定对象的引用计数器的值，我们以实际例子来看。
import sys
class A():
def __init__(self):
pass
a = A()
print(sys.getrefcount(a))运行上面代码，可以得到输出结果为 2 。
上面我们看到，创建一个 A 对象，并将对象赋值给 a 变量后，对象的引用计数器值为 2 。那么什么时候计数器会 +1 ，什么时候计数器会 -1 呢？
A() a=A() func(a) arr=[a,a]
对象被显式销毁，如 del a 。变量重新赋予新的对象，例如 a=0 。对象离开它的作用域，如 func 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。
为了更好的理解计数器的增减，我们运行实际代码，一目了然。
import sys
class A():
def __init__(self):
pass
print("创建对象 0 + 1 =", sys.getrefcount(A()))
a = A()
print("创建对象并赋值 0 + 2 =", sys.getrefcount(a))
b = a
c = a
print("赋给2个变量 2 + 2 =", sys.getrefcount(a))
b = None
print("变量重新赋值 4 - 1 =", sys.getrefcount(a))
del c
print("del对象 3 - 1 =", sys.getrefcount(a))
d = [a, a, a]
print("3次加入列表 2 + 3 =", sys.getrefcount(a))
def func(c):
print('传入函数 1 + 2 = ', sys.getrefcount(c))
func(A())输出结果如下：
创建对象 0 + 1 = 1 创建对象并赋值 0 + 2 = 2 赋给2个变量 2 + 2 = 4 变量重新赋值 4 - 1 = 3 del对象 3 - 1 = 2 3次加入列表 2 + 3 = 5 传入函数 1 + 2 = 3
高效、逻辑简单，只需根据规则对计数器做加减法。
实时性。一旦对象的计数器为零，就说明对象永远不可能再被用到，无须等待特定时机，直接释放内存。
需要为对象分配引用计数空间，增大了内存消耗。
当需要释放的对象比较大时，如字典对象，需要对引用的所有对象循环嵌套调用，可能耗时比较长。
循环引用。 这是引用计数的致命伤，引用计数对此是无解的，因此必须要使用其它的垃圾回收算法对其进行补充。
上一小节提到，引用计数算法无法解决循环引用问题，循环引用的对象会导致大家的计数器永远都不会等于 0 ，带来无法回收的问题。
标记-清除 算法主要用于潜在的循环引用问题，该算法分为2步：
标记阶段。将所有的对象看成图的节点，根据对象的引用关系构造图结构。从图的根节点遍历所有的对象，所有访问到的对象被打上标记，表明对象是“可达”的。
清除阶段。遍历所有对象，如果发现某个对象没有标记为“可达”，则就回收。
以具体代码示例说明：
class A():
def __init__(self):
self.obj = None
def func():
a = A()
b = A()
c = A()
d = A()
a.obj = b
b.obj = a
return [c, d]
e = func()上面代码中，a和b相互引用，e引用了c和d。整个引用关系如下图所示
如果采用引用计数器算法，那么a和b两个对象将无法被回收。而采用标记清除法，从根节点（即e对象）开始遍历，c、d、e三个对象都会被标记为 可达
Reference Counting, Mark-Clear, Generational Collection usw. 🎜🎜In Python basiert der Garbage-Collection-Algorithmus hauptsächlich auf Referenzzählung, Mark-Clear und Generational Collection Zwei Mechanismen werden ergänzt. 🎜A: Wenn ein Objekt auf A verweist, beträgt der Referenzzähler von A +1. Wenn die Referenz gelöscht wird, beträgt der Referenzzähler von A -1 . Wenn der Referenzzähler von A 0 ist, bedeutet dies, dass das Objekt A nicht mehr verwendet werden kann und direkt recycelt wird. 🎜🎜In Python können Sie den Wert des Referenzzählers eines angegebenen Objekts über die Funktion getrefcount des Moduls sys abrufen an einem Praxisbeispiel. 🎜import gc
threshold = gc.get_threshold()
print("各世代的阈值:", threshold)
# 设置各世代阈值
# gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])
gc.set_threshold(800, 20, 20)2 erhalten. 🎜A-Objekts und der Zuweisung des Objekts zur a-Variablen die Referenz von Das Objekt Der Zählerwert ist 2 . Wann wird der Zähler also +1 sein und wann wird der Zähler -1 sein? 🎜各世代的阈值: (700, 10, 10)
del a</ Code >. Die Variable wird einem neuen Objekt zugewiesen, beispielsweise <code>a=0. Das Objekt verlässt seinen Gültigkeitsbereich, z. B. func Wenn die Funktion die Ausführung abschließt, func lokale Variablen in der Funktion (globale Variablen jedoch nicht). 🎜🎜Der Container, in dem sich das Objekt befindet, wird zerstört oder das Objekt wird aus dem Container gelöscht. 🎜🎜0 ist. was zu dem Problem führt, dass es nicht recycelt werden kann. 🎜🎜Mark-Clear-Algorithmus wird hauptsächlich für potenzielle Zirkelverweisprobleme verwendet. Der Algorithmus ist in 2 Schritte unterteilt: 🎜当前栈帧中的本地变量表中引用的对象，如各个线程被调用的方法堆栈中使用到的参数、 局部变量、 临时变量等。
全局静态变量
...
在执行垃圾回收过程中，程序会被暂停，即 stop-the-world 。这里很好理解：你妈妈在打扫房间的时候，肯定不允许你在房间内到处丢垃圾，要不然永远也无法打扫干净。
为了减少程序的暂停时间，采用 分代回收 ( Generational Collection )降低垃圾收集耗时。
分代回收基于这样的法则：
接大部分的对象生命周期短，大部分对象都是朝生夕灭。
经历越多次数的垃圾收集且活下来的对象，说明该对象越不可能是垃圾，应该越少去收集。
Python 中，对象一共有3种世代： G0 , G1 , G2 。
对象刚创建时为 G0 。
如果在一轮 GC 扫描中存活下来，则移至 G1 ，处于 G1 的对象被扫描次数会减少。
如果再次在扫描中活下来，则进入 G2 ，处于 G1 的对象被扫描次数将会更少。
当某世代中分配的对象数量与被释放的对象之差达到某个阈值的时，将触发对该代的扫描。当某世代触发扫描时，比该世代年轻的世代也会触发扫描。
那么这个阈值是多少呢？我们可以通过代码查看或者修改，示例代码如下
import gc
threshold = gc.get_threshold()
print("各世代的阈值:", threshold)
# 设置各世代阈值
# gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]])
gc.set_threshold(800, 20, 20)输出结果如下：
各世代的阈值: (700, 10, 10)
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