목차
1 引用计数
1.1 引用计数算法原理
1.2 计数器增减条件
1.2.2 引用计数-1的条件
1.2.3 代码实战
1.3 引用计数的优点与缺点
1.3.1 引用计数优点
1.3.2 引用计数缺点
2 标记-清除
1 참조 카운팅
1.1 참조 카운팅 알고리즘 원리 Strong> Strong>
1.2 카운터 증가 및 감소 조건
1.2.1 참조 횟수 +1 조건
1.2.2 참조 횟수 -1의 조건
1.2.3 코드 연습
1.3 참조 카운팅의 장점과 단점
1.3.1 참조 카운팅의 장점
1.3.2 참조 카운팅의 단점
2 Mark-Clear
3 分代收集
3.1 分代收集原理
3.2 触发GC时机
백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 Python의 가비지 수집 메커니즘에 대한 심층 분석

Python의 가비지 수집 메커니즘에 대한 심층 분석

Mar 29, 2018 pm 01:20 PM
python 쓰레기 수집 메커니즘

Python의 가비지 수집 메커니즘에 대한 심층 분석

Python의 자동 가비지 수집 메커니즘 덕분에 Python에서 객체를 생성할 때 수동으로 객체를 해제할 필요가 없습니다. 이는 매우 개발자 친화적이며 개발자가 낮은 수준의 메모리 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 하지만 가비지 수집 메커니즘을 이해하지 못하면 작성하는 Python 코드가 매우 비효율적인 경우가 많습니다. 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。

python中,垃圾回收算法以引用计数为主,标记-清除分代收集两种机制为辅。

1 引用计数

1.1 引用计数算法原理

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

  • 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。

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))
로그인 후 복사

运行上面代码,可以得到输出结果为2

1.2 计数器增减条件

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?

1.2.1 引用计数+1的条件

  • 对象被创建,如A()
  • 对象被引用,如a=A()
  • 对象作为函数的参数,如func(a)
  • 对象作为容器的元素,如arr=[a,a]

1.2.2 引用计数-1的条件

  • 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。

1.2.3 代码实战

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())
로그인 후 복사

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
로그인 후 복사

1.3 引用计数的优点与缺点

1.3.1 引用计数优点

  • 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。

1.3.2 引用计数缺点

  • 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。

Python의 가비지 수집 메커니즘에 대한 심층 분석

2 标记-清除

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

주로 참조 계산, mark-clear, 세대별 수집 등을 포함한 많은 가비지 수집 알고리즘이 있습니다.
  • python에서 가비지 컬렉션 알고리즘은 참조 카운팅, mark-clear세대 컬렉션을 기반으로 합니다. 두 가지 메커니즘이 보완됩니다.

    1 참조 카운팅

    1.1 참조 카운팅 알고리즘 원리 Strong> Strong>

  • 참조 카운팅의 원리는 비교적 간단합니다.
각 객체에는 정수 참조 카운팅 속성이 있습니다. 객체가 참조된 횟수를 기록하는 데 사용됩니다.

예를 들어 A 개체가 A를 참조하는 경우 A의 참조 횟수는 +1.

🎜🎜🎜참조가 삭제되면 A의 참조 횟수는 -1입니다. 🎜🎜🎜🎜A의 참조 횟수가 0이면 A 개체를 더 이상 사용할 수 없으며 직접 재활용된다는 의미입니다. 🎜🎜🎜🎜🎜Python에서는 sys 모듈의 getrefcount 함수를 통해 지정된 개체의 참조 카운터 값을 얻을 수 있습니다. .실제 예를 들어 보겠습니다. 🎜
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()
로그인 후 복사
🎜위 코드를 실행하면 2라는 결과가 출력됩니다. 🎜

1.2 카운터 증가 및 감소 조건

🎜 위에서 볼 수 있듯이 A 객체를 생성하고 추가합니다. 개체 a 변수에 할당된 후 개체의 참조 카운터 값은 2입니다. 그렇다면 카운터는 언제 +1이 되고, 언제 카운터는 -1이 될까요? 🎜

1.2.1 참조 횟수 +1 조건

🎜
    🎜 A( ). 🎜🎜<code>a=A()와 같이 개체가 참조됩니다. 🎜🎜객체는 func(a)와 같은 함수의 매개변수로 사용됩니다. 🎜🎜객체는 arr=[a,a]와 같은 컨테이너의 요소 역할을 합니다. 🎜🎜🎜

    1.2.2 참조 횟수 -1의 조건

    🎜
      🎜 델 아. 🎜🎜 a=0과 같은 새 객체에 변수를 다시 할당하세요. 🎜🎜func 함수의 실행이 완료되면 func 함수의 지역 변수(전역 변수는 그렇지 않음)와 같이 개체가 범위를 벗어납니다. 🎜🎜오브젝트가 위치한 컨테이너가 파괴되거나, 컨테이너에서 해당 오브젝트가 삭제됩니다. 🎜🎜🎜

      1.2.3 코드 연습

      🎜카운터의 증가와 감소를 더 잘 이해하기 위해 실제 코드를 실행해보겠습니다. 한눈에 명확하게 알 수 있습니다. 🎜
    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)
    로그인 후 복사
    로그인 후 복사
    🎜출력 결과는 다음과 같습니다. 🎜
    各世代的阈值: (700, 10, 10)
    로그인 후 복사
    로그인 후 복사

    1.3 참조 카운팅의 장점과 단점

    1.3.1 참조 카운팅의 장점

    🎜
      🎜효율적이고 간단한 논리, 규칙에 따라 카운터를 더하고 빼기만 하면 됩니다. 🎜🎜실시간. 개체의 카운터가 0에 도달하면 개체를 다시 사용할 수 없으며 메모리를 직접 해제하기 위해 특정 시간을 기다릴 필요가 없음을 의미합니다. 🎜🎜🎜

      1.3.2 참조 카운팅의 단점

      🎜
        🎜객체에 대한 참조 카운팅 공간을 할당해야 하므로 메모리가 늘어납니다. 소비 . 🎜🎜해제해야 하는 개체가 사전 개체와 같이 상대적으로 큰 경우 참조된 모든 개체에 대한 호출을 반복 및 중첩해야 하므로 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 🎜🎜순환 참고자료. 이것은 참조 카운팅의 치명적인 결함입니다. 참조 카운팅에는 해결책이 없으므로 이를 보완하기 위해 다른 가비지 수집 알고리즘을 사용해야 합니다. 🎜🎜🎜🎜Python의 가비지 수집 메커니즘에 대한 심층 분석 🎜

        2 Mark-Clear

        🎜이전 섹션에서 언급했듯이 참조 카운팅 알고리즘은 순환 참조 문제를 해결할 수 없습니다. . 개체로 인해 카운터가 0과 같지 않게 되어 재활용할 수 없는 문제가 발생합니다. 🎜🎜Mark-Clear 알고리즘은 주로 잠재적인 순환 참조 문제에 사용됩니다. 알고리즘은 🎜🎜🎜🎜🎜마킹 단계의 2단계로 나뉩니다. 모든 개체를 그래프의 노드로 취급하고 개체의 참조 관계를 기반으로 그래프 구조를 구성합니다. 모든 개체는 그래프의 루트 노드에서 탐색되며 방문한 모든 개체는 해당 개체가 "접근 가능"함을 나타내기 위해 표시됩니다. 🎜🎜🎜🎜스테이지 클리어. 모든 개체를 탐색하고 "접근 가능"으로 표시되지 않은 개체가 발견되면 재활용됩니다. 🎜🎜🎜🎜🎜구체적인 코드 예시를 들어 설명해보세요: 🎜rrreee🎜위 코드에서 a와 b는 서로를 지칭하고, e는 c와 d를 지칭합니다. 전체 참조 관계는 아래 그림에 나와 있습니다. 🎜

        Python의 가비지 수집 메커니즘에 대한 심층 분석

        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,而a和b无法被标记。因此a和b会被回收。

        这是读者可能会有疑问,为什么确定根节点是e,而不会是a、b、c、d呢?这里就有讲究了,什么样的对象会被看成是根节点呢?一般而言,根节点的选取包括(但不限于)如下几种:

        • 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
        • ...

        3 分代收集

        3.1 分代收集原理

        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。

        3.2 触发GC时机

        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)
    로그인 후 복사
    로그인 후 복사

    输出结果如下:

    各世代的阈值: (700, 10, 10)
    로그인 후 복사
    로그인 후 복사

    原文地址:https://juejin.cn/post/7119018622906957854

    作者:SuperHua1001

    【相关推荐:Python3视频教程

위 내용은 Python의 가비지 수집 메커니즘에 대한 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

PHP와 Python 중에서 선택 : 가이드 PHP와 Python 중에서 선택 : 가이드 Apr 18, 2025 am 12:24 AM

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP와 Python : 다른 패러다임이 설명되었습니다 PHP와 Python : 다른 패러다임이 설명되었습니다 Apr 18, 2025 am 12:26 AM

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

Windows 8에서 코드를 실행할 수 있습니다 Windows 8에서 코드를 실행할 수 있습니다 Apr 15, 2025 pm 07:24 PM

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

VScode 확장자가 악의적입니까? VScode 확장자가 악의적입니까? Apr 15, 2025 pm 07:57 PM

VS 코드 확장은 악의적 인 코드 숨기기, 취약성 악용 및 합법적 인 확장으로 자위하는 등 악성 위험을 초래합니다. 악의적 인 확장을 식별하는 방법에는 게시자 확인, 주석 읽기, 코드 확인 및주의해서 설치가 포함됩니다. 보안 조치에는 보안 인식, 좋은 습관, 정기적 인 업데이트 및 바이러스 백신 소프트웨어도 포함됩니다.

Python에서 비주얼 스튜디오 코드를 사용할 수 있습니다 Python에서 비주얼 스튜디오 코드를 사용할 수 있습니다 Apr 15, 2025 pm 08:18 PM

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

터미널 VSCODE에서 프로그램을 실행하는 방법 터미널 VSCODE에서 프로그램을 실행하는 방법 Apr 15, 2025 pm 06:42 PM

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

Python vs. JavaScript : 학습 곡선 및 사용 편의성 Python vs. JavaScript : 학습 곡선 및 사용 편의성 Apr 16, 2025 am 12:12 AM

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

vScode를 Mac에 사용할 수 있습니다 vScode를 Mac에 사용할 수 있습니다 Apr 15, 2025 pm 07:36 PM

VS 코드는 Mac에서 사용할 수 있습니다. 강력한 확장, GIT 통합, 터미널 및 디버거가 있으며 풍부한 설정 옵션도 제공합니다. 그러나 특히 대규모 프로젝트 또는 고도로 전문적인 개발의 경우 VS 코드는 성능 또는 기능 제한을 가질 수 있습니다.

See all articles