京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python垃圾回收机制
现在的高级语言如java,c#等,都采用了垃圾收集机制,而不再是c,c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患。
对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。
python里也同java一样采用了垃圾收集机制,不过不一样的是,python采用的是引用计数机制为主,标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。
引用计数机制:
python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject
typedef struct_object {
int ob_refcnt;
struct_typeobject *ob_type;
}PyObject;
PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少
** #define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) //增加计数**
**define Py_DECREF(op) //减少计数 **
if (--(op)->ob_refcnt != 0) \
; \
else \
__Py_Dealloc((PyObject *)(op))
引用计数为0时,该对象生命就结束了。
引用计数机制的优点:
1、简单
2、实时性:一旦没有引用,内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处:处理回收内存的时间分摊到了平时。
引用计数机制的缺点:
1、维护引用计数消耗资源
2、循环引用
1
list1 = []
2
list2 = []
3
list1.append(list2)
4
list2.append(list1) , list1与list2相互引用,如果不存在其他对象对它们的引用,list1与list2的引用计数也仍然为1,所占用的内存永远无法被回收,这将是致命的。
对于如今的强大硬件,缺点1尚可接受,但是循环引用导致内存泄露,注定python还将引入新的回收机制。
上面说到python里回收机制是以引用计数为主,标记-清除和分代收集两种机制为辅。
1、标记-清除机制
标记-清除机制,顾名思义,首先标记对象(垃圾检测),然后清除垃圾(垃圾回收)。如图1:
这里写图片描述

图1
首先初始所有对象标记为白色,并确定根节点对象(这些对象是不会被删除),标记它们为黑色(表示对象有效)。将有效对象引用的对象标记为灰色(表示对象可达,
但它们所引用的对象还没检查),检查完灰色对象引用的对象后,将灰色标记为黑色。重复直到不存在灰色节点为止。最后白色结点都是需要清除的对象。
2、回收对象的组织
这里所采用的高级机制作为引用计数的辅助机制,用于解决产生的循环引用问题。而循环引用只会出现在“内部存在可以对其他对象引用的对象”,比如:list,class等。
为了要将这些回收对象组织起来,需要建立一个链表。自然,每个被收集的对象内就需要多提供一些信息,下面代码是回收对象里必然出现的。
一个对象的实际结构如图2:
这里写图片描述

图2
通过PyGC_Head的指针将每个回收对象连接起来,形成了一个链表,也就是在1里提到的初始化的所有对象。
3、分代技术
分代技术是一种典型的以空间换时间的技术,这也正是java里的关键技术。这种思想简单点说就是:对象存在时间越长,越可能不是垃圾,应该越少去收集。
这样的思想,可以减少标记-清除机制所带来的额外操作。分代就是将回收对象分成数个代,每个代就是一个链表(集合),代进行标记-清除的时间与代内对象
存活时间成正比例关系。
从上面代码可以看出python里一共有三代,每个代的threshold值表示该代最多容纳对象的个数。默认情况下,当0代超过700,或1,2代超过10,垃圾回收机制将触发。
0代触发将清理所有三代,1代触发会清理1,2代,2代触发后只会清理自己。
下面是一个完整的收集流程:链表建立,确定根节点,垃圾标记,垃圾回收~
1、链表建立
首先,中里在分代技术说过:0代触发将清理所有三代,1代触发会清理1,2代,2代触发后只会清理自己。在清理0代时,会将三个链表(代)链接起来,清理1代的时,会链接1,2两代。在后面三步,都是针对的这个建立之后的链表。
2、确定根节点
图1为一个例子。list1与list2循环引用,list3与list4循环引用。a是一个外部引用。
这里写图片描述

对于这样一个链表,我们如何得出根节点呢。python里是在引用计数的基础上又提出一个有效引用计数的概念。顾名思义,有效引用计数就是去除循环引用后的计数。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17