Python 垃圾收集：您需要了解的一切

我。 深入探討垃圾收集

在電腦科學領域，垃圾收集（GC）是一種至關重要的自動記憶體管理技術。 它回收程式不再使用的記憶體空間，並將其傳回給作業系統。此過程利用各種演算法來有效地識別和刪除未使用的記憶體。

GC 顯著減少了程式設計師的工作量並最大限度地減少了程式錯誤。 它的起源可以追溯到 LISP 程式語言。 如今，包括 Smalltalk、Java、C#、Go 和 D 在內的許多語言都採用了垃圾收集機制。

作為現代程式語言記憶體管理的基石，GC 的主要功能有兩個：

• 辨識並找出未使用的記憶體資源（垃圾）。
• 清除這些垃圾並為其他物件釋放記憶體。

這種自動化將程式設計師從手動記憶體管理的負擔中解放出來，使他們能夠專注於核心應用程式邏輯。 然而，對 GC 的基本理解對於編寫健壯且高效的程式碼仍然至關重要。

二。 探索常見的垃圾收集演算法

幾種著名的演算法為垃圾收集提供支援：

• 引用計數：此方法追蹤每個物件的引用數量。 當物件的參考計數降至零（表示沒有活動引用）時，該物件將被回收。 Python、PHP 和 Swift 利用了這個方法。

  • 優點：快速的物件回收，而且它不會等待記憶體耗盡或達到特定閾值才採取行動。
  • 缺點：對抗循環引用無效，即時引用計數會增加開銷。

• 標記-清除：演算法從根變數開始，標記所有可達的物件。 未標記的物件被視為無法訪問，然後被當作垃圾收集。 Golang（使用三色標記方法）和Python（作為補充機制）都採用了這種技術。

  • 優點：克服了引用計數的限制。
  • 缺點：需要STW（Stop-The-World），暫時停止程式執行。

• 分代集合：這種複雜的方法根據物件的生命週期將記憶體分為幾代。 長壽命的對象駐留在較老的一代中，而短壽命的對象則駐留在較新的一代。 不同世代使用不同的回收演算法和頻率。 Java 和 Python（作為補充機制）利用此方法。

  • 優點：優異的回收性能。
  • 缺點：演算法複雜度增加。

三。 理解Python的垃圾收集

Python 的記憶體管理細節取決於其實作。 CPython 是最常見的實現，它依賴引用計數來偵測不可存取的物件。 然而，它還包括一個循環檢測機制來處理循環引用。 循環檢測演算法會定期識別並刪除這些無法存取的循環。

gc 模組提供了用於控制垃圾收集、存取偵錯統計資訊和微調收集器參數的工具。 其他 Python 實作（Jython、PyPy）可能採用不同的機制，例如綜合垃圾收集器。 依賴引用計數行為可能會帶來可移植性問題。

• Python 中的引用計數：Python 的主要 GC 機制是引用計數。 每個物件都維護一個 ob_ref 欄位來追蹤其引用。 增加和減少此計數反映了引用的變化。 零計數會立即觸發物件回收。

  • 限制：需要額外的空間用於引用計數，並且無法解決循環引用，可能導致記憶體洩漏。 考慮這個例子：

<code class="language-python">a = {}  # A's reference count is 1
b = {}  # B's reference count is 1
a['b'] = b  # B's reference count becomes 2
b['a'] = a  # A's reference count becomes 2
del a  # A's reference count is 1
del b  # B's reference count is 1</code>

<code>*   After `del a` and `del b`,  a circular reference exists.  Reference counts aren't zero, preventing automatic cleanup.</code>

• Python 中的標記-清除：Python 的補充標記-清除演算法是基於追蹤 GC，解決了循環引用問題。它由兩個階段組成：標記活動物件和清除不活動物件。從根對象開始，它遍歷可到達的對象，將它們標記為活動的。然後收集未標記的物件。 這主要處理容器物件（列表、字典等），因為字串和數字不會建立循環引用。 Python 利用雙向鍊錶來管理這些容器物件。

  • 缺點：即使只有一小部分物件處於非活動狀態，也需要完整的堆掃描。

• Python 中的分代回收： 這種空間與時間的權衡根據物件年齡將記憶體分為幾代（年輕、中年、老年）。 垃圾收集頻率隨著物件年齡的增長而降低。 新創建的物件從年輕代開始，如果它們在垃圾收集週期中倖存下來，則移動到老一代。 這也是一種補充機制，建立在標記清除的基礎上。

四。 解決記憶體洩漏

記憶體洩漏在日常 Python 使用中並不常見。 然而，在某些情況下，CPython 可能不會在退出時釋放所有記憶體：

• 從全域命名空間或模組引用的物件可能會持續存在，尤其是循環引用。 一些 C 庫分配的記憶體也可能保留。
• Python 嘗試在退出時清理內存，但這並不總是完美的。
• atexit 模組允許在程式終止之前執行清理函數。

程式碼範例與改進：

<code class="language-python">a = {}  # A's reference count is 1
b = {}  # B's reference count is 1
a['b'] = b  # B's reference count becomes 2
b['a'] = a  # A's reference count becomes 2
del a  # A's reference count is 1
del b  # B's reference count is 1</code>

改進的程式碼：

<code>*   After `del a` and `del b`,  a circular reference exists.  Reference counts aren't zero, preventing automatic cleanup.</code>

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