python 垃圾回收机制

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Python GC Garbage Collection

三个任务：

1.为新生成的对象分配内存 2.识别垃圾对象 3.从垃圾对象那里回收内存

方法：

1，引用计数 reference counting 为主

2，标记-清除 mark and sweep

3，分代回收 generation collection

1，引用计数 reference counting

对象的核心是结构体：PyObject

 typedef struct_object {
 int ob_refcnt;
 struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;

ob_refcnt 就是引用计数

1. 导致引用计数+1的情况
   1. 对象被创建，例如a=23
   2. 对象被引用，例如b=a
   3. 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
   4. 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
   1. 对象的别名被显式销毁，例如del a
   2. 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
   3. 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）
   4. 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象

当 ob_fcnt 为0 ，改对象生命结束

优点：实时性，回收及时

缺点：维护引用计数消耗资源

　　　循环引用：

list1 = []
list2 = []
list1.append(list2)
list2.append(list1)

list1 与 list2 相互引用，内存无法回收。例如 map list dict class instance

2，标记-清除

原理：“标记-清除”采用了更好的做法，我们并不改动真实的引用计数，而是将集合中对象的引用计数复制一份副本，改动该对象引用的副本。对于副本做任何的改动，都不会影响到对象生命走起的维护。

3，分代回收

检测垃内存块的存活时间

存活时间长的对象，越不可能是垃圾

以空间换时间

如何来衡量这个存活时间：通常是利用几次垃圾收集动作来衡量，如果一个对象经过的垃圾收集次数越多，可以得出：该对象存活时间就越长。

http://www.wklken.me/posts/2015/09/29/python-source-gc.html

python 垃圾回收机制

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原文地址：http://www.cnblogs.com/IDRI/p/7079958.html