Python의 메모리 관리 메커니즘은 무엇입니까?

언어의 메모리 관리는 언어 설계의 중요한 측면입니다. 언어능력을 결정하는 중요한 요소입니다. C 언어의 수동 관리든 Java의 가비지 수집이든 언어의 가장 중요한 기능이 되었습니다. 여기서는 동적으로 유형이 지정된 객체 지향 언어의 메모리 관리 방법을 설명하기 위해 Python 언어를 예로 들어 보겠습니다.

한 문장으로: 참조 카운팅을 주로 사용하고, 마크 제거, 세대별 재활용을 보완합니다 (추천 학습: 파이썬 영상 튜토리얼)

파이썬의 가비지 컬렉션(3종)

참조 카운팅

객체의 참조 카운터가 0이 되면 해당 객체는 메모리에 있을 수 있지만 더 이상 액세스할 수 없습니다. Python의 가비지 수집 중에는 다른 작업을 수행할 수 없습니다. Python이 참조 횟수가 0이 될 때 객체를 재활용한다면 분명히 Python의 효율성이 매우 떨어질 것입니다. 그러면 Python은 언제 객체를 재활용합니까? 이것은 좋은 질문입니다.

Python은 얼마나 많은 새 객체가 생성되었는지, 얼마나 많은 객체의 참조 카운터가 0이 되었는지 모니터링합니다. 두 값의 차이가 임계값보다 크면 메모리가 시작됩니다. 가비지 수집 및 참조를 파괴합니다. 카운터가 0입니다.

장점: 단순한 실시간 성능, 단점: 참조 카운팅을 유지하면 리소스와 순환 참조가 소모됩니다.

세대 재활용

효율성을 높이기 위해 여러 번 청소한 후에도 여전히 존재하는 물건이 많이 있습니다. 이러한 물건은 자주 재활용할 필요가 없다고 생각할 수 있습니다. 각 컬렉션은 재활용될 수 있습니다. 시간 간격은 다릅니다. 간단히 말해서, 이것은 파이썬의 세대별 재활용입니다.

구체적으로 말하면 Python의 가비지는 1세대, 2세대, 3세대로 구분됩니다. 1세대 개체는 재활용될 때마다 정리됩니다. 정리 후에도 참조 개체가 남아 있으면 2세대 컬렉션에 들어갑니다. . , 같은 방식으로 2세대 컬렉션을 정리할 때 존재하는 개체는 2세대 컬렉션에 들어갑니다.

수거물별 청소 시간 배분은 어떻게 하나요? 1세대 쓰레기를 10번 청소한 후 2세대 쓰레기를 10번 청소한 후, 2세대 쓰레기는 청소될 것이다.

표시 지우기

필요에 따라 할당합니다. 메모리가 충분하지 않으면 프로그램 스택의 레지스터 및 참조에서 시작하여 개체를 순회하고 순회된 개체를 표시한 다음 메모리에서 표시되지 않은 개체를 지웁니다.

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위 내용은 Python의 메모리 관리 메커니즘은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!