Python ガベージ コレクション メカニズムの詳細な紹介
リファレンスカウント
Pythonデフォルトのガベージコレクションメカニズムは「リファレンスカウント」であり、各オブジェクトはob_refフィールドを維持します。その利点は、そのメカニズムが単純であることです。新しい参照がオブジェクトを指すと、参照カウントが 1 増加します。オブジェクトの参照が破棄されると、参照カウントが 1 減少します。オブジェクトの参照カウントは 0 になります。 、オブジェクトはすぐにリサイクルされ、占有されていたメモリが解放されます。欠点は参照カウントを維持するために余分なスペースが必要なことですが、主な問題は「cyclicreferences」を解決できないことです。
循環参照とは何ですか? A と B は相互に参照しており、A または B への外部参照はありません。それらの参照カウントは両方とも 1 ですが、明らかにリサイクルされる必要があります。 例:
a = { } # a 的引用为 1 b = { } # b 的引用为 1 a['b'] = b # b 的引用增 1,b的引用为2 b['a'] = a # a 的引用增 1,a的引用为 2 del a # a 的引用减 1,a的引用为 1 del b # b 的引用减 1, b的引用为 1
この例では、del ステートメントは a と b を削減します。参照カウントが削除され、参照に使用された変数名が削除されます。ただし、2 つのオブジェクトにはそれぞれ他のオブジェクトへの参照が含まれているため、最後の 2 つのオブジェクトには名前でアクセスできませんが、参照カウントは 0 には減りません。 。したがって、このオブジェクトは破棄されず、常にメモリ内に常駐するため、メモリ リークが発生します。循環参照の問題を解決するために、Python ではマークスイープと世代別コレクションという 2 つの GC メカニズムが導入されました。
Mark-Sweet
Mark-Sweet は、トレース リサイクル技術に基づいたガベージ コレクション アルゴリズムです。オブジェクトは参照 (ポインター) を介して接続され、この有向グラフのノードを構成し、参照関係がエッジを構成します。この有向グラフの。ルート オブジェクト (ルート オブジェクト) から開始して、有向エッジ に沿ってオブジェクト をトラバースします。到達可能なオブジェクトは有用なオブジェクトとしてマークされ、到達不可能なオブジェクトはクリアされるオブジェクトです。いわゆるルート オブジェクトは、一部のグローバル参照オブジェクトと関数スタック内の参照であり、これらの参照によって参照されるオブジェクトは削除できません。 Python の補助ガベージ コレクション テクノロジとしてのマーク スイープ アルゴリズムは、
文字列や数値オブジェクトに対して循環参照の問題を引き起こすことが不可能であるため、主に list、dict、タプル、インスタンスなどの一部のコンテナ オブジェクトを扱います。 Python では、二重リンク リストを使用してこれらのコンテナ オブジェクトを整理します。 世代リサイクル
世代リサイクルは、オブジェクトの生存時間に基づいてメモリを異なるコレクションに分割する操作方法です。Python は、メモリを 3 つの世代に分割します。 「若い世代 (世代 0)、中間の世代 (世代 1)、古い世代 (世代 2) です。これらは 3 つのリンク リストに対応します。それらのガベージ コレクションの頻度は、オブジェクトの生存時間とともに増加します。そして減少。新しく作成されたオブジェクトは若い世代に割り当てられ、若い世代のリンク リストの合計数が上限に達すると、Python ガベージ コレクション メカニズムがトリガーされ、リサイクルできるオブジェクトとリサイクルされないオブジェクトがリサイクルされます。古い時代のオブジェクトは、システム全体の
ライフサイクルの中でも最も長く生き残ったオブジェクトです。同時に、世代別リサイクルはマークアンドスイープ技術に基づいています。 世代リサイクルは、コンテナ オブジェクトを処理するための Python の補助ガベージ コレクション テクノロジとしても機能します
以上がPython ガベージ コレクション メカニズムの詳細な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
