·垃圾回收

我們作為Python程序員也是非常幸福的，我們?nèi)粘２惶枰P(guān)注內(nèi)存管理和垃圾回收，是因?yàn)镃Python的解釋器有一套自己的機(jī)制來處理。那么，在Python的世界里為什么不太需要關(guān)注垃圾回收呢?

這是因?yàn)镻ython自己的解釋器自動做了垃圾回收相應(yīng)的處理，在絕大部分場景下是不需要人為的干涉的。另外，大家對于Python的共識就是開發(fā)效率。因?yàn)槠涫且粋€膠水語言，在很多場景下高性能以及內(nèi)存問題其實(shí)并不凸顯，而且現(xiàn)在服務(wù)器資源很便宜而人力資源很貴的情況下。

使用Python做Web開發(fā)，工作很多年也不太會遇到內(nèi)存管理和垃圾回收的。在Web應(yīng)用幾乎都是使用多進(jìn)程模型的，一則是會有定期超時重啟的機(jī)制，二是每次上線的操作也會進(jìn)程的重啟。所以不會有某個進(jìn)程長時間的駐留，使其占用很多內(nèi)存，導(dǎo)致內(nèi)存泄漏。所以，GC的缺陷基本不太會對Web開發(fā)產(chǎn)生很大的影響。且CPython也足夠完善，基本不太會出現(xiàn)內(nèi)存泄漏這樣的問題。大部分場景下，都是因?yàn)殚_發(fā)者錯誤的使用或者是誤判導(dǎo)致內(nèi)存占用不正常。

·引用計數(shù)

Python的垃圾回收是建立在引用技術(shù)上的，所以理解引用計數(shù)也是非常重要的。而引用計數(shù)的原理就是，當(dāng)一個對象的引用被創(chuàng)建或者復(fù)制時，對象的引用計數(shù)加1;當(dāng)一個對象的引用被銷毀時，對象的引用計數(shù)減1;當(dāng)對象的引用計數(shù)減少為0時，就意味著對象已經(jīng)沒有被任何人使用了，可以將其所占用的內(nèi)存立刻釋放了。

引用計數(shù)這種機(jī)制的特點(diǎn)是，有比較好的實(shí)時性，但是引用計數(shù)會有一個循環(huán)引用的問題。比如說A引用了B，而B又引用了A，導(dǎo)致每一個對象的引用計數(shù)都不為0，那么A和B占用的內(nèi)存資源永遠(yuǎn)都不會被回收。所以，就需要一些回收算法來解決這個問題，而Python就是使用了標(biāo)記清除和分代回收機(jī)制。

·標(biāo)記清除

上面我們說了，標(biāo)記-清除就是為解決循環(huán)引用的問題。最理想的情況下，比如說有兩個對象A和B，其中A有一個B的引用，就會將B的引用計數(shù)減1。然后順著引用達(dá)到B，因?yàn)锽有一個引用了A，同樣將A的引用計數(shù)減少1。這樣，就將引用計數(shù)中循環(huán)引用的環(huán)給摘除。

但是，還會存在另外一個問題。假設(shè)對象A，它有一個對象C的引用，而C并沒有引用A。如果將C的引用計數(shù)減少1，而最后A沒有被回收，顯然我們錯誤將C的引用計數(shù)減少了1。這樣，將導(dǎo)致在未來的某個時段出現(xiàn)了一個對C的懸空引用。這就要求我們在C沒有被刪除的情況下，復(fù)用C的引用計數(shù)。如果采用這樣方案的話，那么維護(hù)這個引用計數(shù)的復(fù)雜度就會成倍的增加。而這個標(biāo)記清除采用了更好的做法來解決這個問題。

標(biāo)記清除采用了更好的做法，它并不改動真實(shí)的引用計數(shù)，而是將集合中對象的引用計數(shù)復(fù)制一份副本，改動該對象引用的副本。對于副本做任何的改動，都不會影響到對象生命周期的維護(hù)。

·分代回收

分代回收是在面試中，常常會被問到的一個問題。分代回收的核心思想就是，對象存活的時間越長，越不可能是垃圾，應(yīng)該更少的去回收。且Python將所有的對象分為0、1、2三代，所有的新建對象都是0代對象。但是，當(dāng)某一代對象經(jīng)歷過垃圾回收，依然存活，那么它就被歸入下一代對象，即1代或者2代了。

分代回收的預(yù)值，可以使用如下代碼進(jìn)行查看。通常，返回一個元組且包含三個數(shù)值，默認(rèn)值為(700,10,10)。其中第一個數(shù)值700表示，從上一個垃圾回收到現(xiàn)在分配內(nèi)存的數(shù)目減去釋放內(nèi)存的數(shù)目。如果這個數(shù)值到了700，則會對第一代的垃圾對象進(jìn)行回收，并且給第二個數(shù)值加1。當(dāng)?shù)诙€數(shù)值增加到10的時候，就會對第一代和第二代的垃圾對象進(jìn)行回收，并且給第三個數(shù)值加1。當(dāng)?shù)谌齻€數(shù)值增加到10的時候，則三代都會被回收，然后初始化為(0,0,0)并繼續(xù)開始計數(shù)。

需要注意的是，如果沒有十分必要的場景，這個分代回收的默認(rèn)值通常是不需要我們?nèi)藶榈母膭拥摹?/p>

In[1]:importgc

In[2]:gc.get_threshold()

Out[2]:(700,10,10)

·強(qiáng)制回收

上面介紹了Python的自動垃圾回收機(jī)制，而Python也支持在某一刻特定的時間點(diǎn)，使用gc.collect()方法強(qiáng)制回收。不會，通常我們是不適用強(qiáng)制回收的，而是使用下面這種禁用垃圾回收的方式。

·禁用垃圾回收

這個垃圾回收機(jī)制不是挺好的，那我們會什么還要禁用呢。通常我們禁用GC的一個場景就是，某一段代碼中需要加載大量的原始數(shù)據(jù)，尤其是有大量的新建、刪除對象這樣的操作。也就是執(zhí)行某一段代碼的時候，會自動觸發(fā)很多次的垃圾回收。但是，我們需要知道Python執(zhí)行垃圾回收的時候，它會暫停當(dāng)前的工作。所以，這種工作耗時越多就會拖累我們程序的運(yùn)行時間。

那我們怎么辦呢?我們通常都會在執(zhí)行這段代碼之前，禁用垃圾回收，執(zhí)行完之后再手動開啟。熟悉開源項目的同學(xué)可以會看到，有些項目中會使用gc.set_threshold(0)而不用gc.disable這種寫法。是因?yàn)橛行┑谌降膸鞎[式的啟用GC讓gc.disable不起作用了，而使用gc.set_threshold(0)就不會有第三方的庫把垃圾回收開啟了，除非我們想要把它開啟。

gc.disable()

dosomethings

gc.enable()

以上內(nèi)容為大家介紹了Python為什么不太需要關(guān)注垃圾回收呢?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://www.em-kal.com/