理解Python垃圾回收机制
一.垃圾回收机制
Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。
#encoding=utf-8
__author__ = 'kevinlu1010@qq.com'
class ClassA():
def __init__(self):
print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self)))
def __del__(self):
print 'object del,id:%s'%str(hex(id(self)))
def f1():
while True:
c1=ClassA()
del c1
执行f1()会循环输出这样的结果，而且进程占用的内存基本不会变动
object born,id:0x237cf58 object del,id:0x237cf58
c1=ClassA()会创建一个对象，放在0x237cf58内存中，c1变量指向这个内存，这时候这个内存的引用计数是1
del c1后，c1变量不再指向0x237cf58内存，所以这块内存的引用计数减一，等于0，所以就销毁了这个对象，然后释放内存。
1、导致引用计数+1的情况
- 对象被创建，例如a=23
- 对象被引用，例如b=a
- 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
- 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
2、导致引用计数-1的情况
- 对象的别名被显式销毁，例如del a
- 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
- 一个对象离开它的作用域，例如f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
demo
def func(c,d): print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1 print 'init', sys.getrefcount(11) - 1 a = 11 print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1 b = a print 'after b=1', sys.getrefcount(11) - 1 func(11) print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1 list1 = [a, 12, 14] print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1 a=12 print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1 del a print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1 del b print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1 # list1.pop(0) # print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1 del list1 print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1
输出
init 24 after a=11 25 after b=1 26 in func function 28 after func(a) 26 after list1=[a,12,14] 27 after a=12 26 after del a 26 after del b 25 after del list1 24
问题：为什么调用函数会令引用计数+2
3、查看一个对象的引用计数
sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
二.循环引用导致内存泄露
def f2():
while True:
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
执行f2()，进程占用的内存会不断增大。
object born,id:0x237cf30 object born,id:0x237cf58
创建了c1，c2后，0x237cf30（c1对应的内存，记为内存1）,0x237cf58（c2对应的内存，记为内存2）这两块内存的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2.
在del c1后，内存1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以内存1的对象不会被销毁，所以内存2的对象的引用数依然是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。
三.垃圾回收
deff3(): # print gc.collect() c1=ClassA() c2=ClassA() c1.t=c2 c2.t=c1 del c1 del c2 print gc.garbage print gc.collect() #显式执行垃圾回收 print gc.garbage time.sleep(10) if __name__ == '__main__': gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志 f3()
输出：
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E918> gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E940> gc: uncollectable <dict 0230B810> gc: uncollectable <dict 02301ED0> object born,id:0x230e918 object born,id:0x230e940 4
- 垃圾回收后的对象会放在gc.garbage列表里面
- gc.collect()会返回不可达的对象数目，4等于两个对象以及它们对应的dict
- 有三种情况会触发垃圾回收：
1.调用gc.collect(),
2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3.程序退出的时候
四.gc模块常用功能解析
gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。
常用函数：
1、gc.set_debug(flags)
设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
2、gc.collect([generation])
显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。
返回不可达（unreachable objects）对象的数目
3、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
设置自动执行垃圾回收的频率。
4、gc.get_count()
获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表
5、gc模块的自动垃圾回收机制
必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收
在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。
gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。
例如(488,3,0)，其中488是指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意是内存分配，而不是引用计数的增加。例如：
print gc.get_count() # (590, 8, 0) a = ClassA() print gc.get_count() # (591, 8, 0) del a print gc.get_count() # (590, 8, 0)
3是指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数，同理，0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。
gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器
例如，假设阀值是(700,10,10)：
- 当计数器从(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模块就会执行gc.collect(0),即检查一代对象的垃圾，并重置计数器为(0,4,0)
- 当计数器从(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模块就会执行gc.collect(1),即检查一、二代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,1)
- 当计数器从(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模块就会执行gc.collect(2),即检查一、二、三代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)
其他
如果循环引用中，两个对象都定义了__del__方法，gc模块不会销毁这些不可达对象，因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的__del__方法，所以为了安全起见，gc模块会把对象放到gc.garbage中，但是不会销毁对象。
五.应用
- 项目中避免循环引用
- 引入gc模块，启动gc模块的自动清理循环引用的对象机制
- 由于分代收集，所以把需要长期使用的变量集中管理，并尽快移到二代以后，减少GC检查时的消耗
- gc模块唯一处理不了的是循环引用的类都有__del__方法，所以项目中要避免定义__del__方法，如果一定要使用该方法，同时导致了循环引用，需要代码显式调用gc.garbage里面的对象的__del__来打破僵局
以上就是本文的全部内容。希望对大家的学习有所帮助。
热AI工具
Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序，用于创建逼真的裸体照片
AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。
Undress AI Tool
免费脱衣服图片
Clothoff.io
AI脱衣机
Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸！
热门文章
热工具
记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器
SublimeText3汉化版
中文版，非常好用
禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境
Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具
SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)
Python vs.C：申请和用例
Apr 12, 2025 am 12:01 AM
Python适合数据科学、Web开发和自动化任务，而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称，C 则以高性能和底层控制能力闻名。
2小时的Python计划：一种现实的方法
Apr 11, 2025 am 12:04 AM
2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型，2.掌握控制流（条件语句和循环），3.理解函数的定义和使用，4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。
Python：游戏，Guis等
Apr 13, 2025 am 12:14 AM
Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame，提供绘图、音频等功能，适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt，Tkinter简单易用，PyQt功能丰富，适合专业开发。
您可以在2小时内学到多少python？
Apr 09, 2025 pm 04:33 PM
两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型，2.掌握控制结构如if语句和循环，3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。
Python与C：学习曲线和易用性
Apr 19, 2025 am 12:20 AM
Python更易学且易用，C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁，适合初学者，动态类型和自动内存管理使其易用，但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性，适合高性能应用，但学习门槛高，需手动管理内存和类型安全。
Python和时间：充分利用您的学习时间
Apr 14, 2025 am 12:02 AM
要在有限的时间内最大化学习Python的效率，可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。
Python：探索其主要应用程序
Apr 10, 2025 am 09:41 AM
Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中，Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域，NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面，Python适用于自动化测试和系统管理等任务。
Python：自动化，脚本和任务管理
Apr 16, 2025 am 12:14 AM
Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化：通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写：使用psutil库监控系统资源。3)任务管理：利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。
