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  • Python的gc模块

    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。

    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
    3、查看一个对象的引用计数

    import sys
    a = "hello world"
    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
    引用计数的缺陷是循环引用的问题

    import gc
     
    class ClassA():
        def __init__(self):
            print('object born,id:%s'%str(hex(id(self))))
     
    def f2():
        while True:
            c1 = ClassA()
            c2 = ClassA()
            c1.t = c2
            c2.t = c1
            del c1
            del c2
    
    # 把python的gc关闭
    gc.disable()
    # 执行f2(),进程占用的内存会不断增大。
    f2()
    

    创建了c1,c2后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

    #coding=utf-8
    import gc
     
    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 f3():
        print("-----0------")
        # print(gc.collect())
        c1 = ClassA()
        c2 = ClassA()
        c1.t = c2
        c2.t = c1
        print("-----1------")
        del c1
        del c2
        print("-----2------")
        print(gc.garbage)
        print("-----3------")
        print(gc.collect()) #显式执行垃圾回收
        print("-----4------")
        print(gc.garbage)
        print("-----5------")
     
    if __name__ == '__main__':
        gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志
        f3()
    

    python2运行结果:

    -----0------
    object born,id:0x724b20
    object born,id:0x724b48
    -----1------
    -----2------
    []
    -----3------
    gc: collectable <ClassA instance at 0x724b20>
    gc: collectable <ClassA instance at 0x724b48>
    gc: collectable <dict 0x723300>
    gc: collectable <dict 0x71bf60>
    4
    -----4------
    [<__main__.ClassA instance at 0x724b20>, <__main__.ClassA instance at 0x724b48>, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x724b48>}, {'t': <__main__.ClassA instance at 0x724b20>}]
    -----5------
    

    说明:

    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:

    调用gc.collect(),
    当gc模块的计数器达到阀值的时候。
    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.get_threshold() 获取的gc模块中自动执行垃圾回收的频率。

    4、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率。

    5、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

    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)
    注意点
    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

    import gc
    
    class ClassA():
        pass
        # def __del__(self):
        #     print('object born,id:%s'%str(hex(id(self))))
     
    gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)
    a = ClassA()
    b = ClassA()
     
    a.next = b
    b.prev = a
     
    print "--1--"
    print gc.collect()
    print "--2--"
    del a
    print "--3--"
    del b
    print "--3-1--"
    print gc.collect()
    print "--4--"
    

    运行结果:

    --1--
    0
    --2--
    --3--
    --3-1--
    gc: collectable <ClassA instance at 0x21248c8>
    gc: collectable <ClassA instance at 0x21248f0>
    gc: collectable <dict 0x2123030>
    gc: collectable <dict 0x2123150>
    4
    --4--
    

    如果把del打开,运行结果为:

    --1--
    0
    --2--
    --3--
    --3-1--
    gc: uncollectable <ClassA instance at 0x6269b8>
    gc: uncollectable <ClassA instance at 0x6269e0>
    gc: uncollectable <dict 0x61bed0>
    gc: uncollectable <dict 0x6230c0>
    

    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_38260497/article/details/87879064

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/pythonwl/p/14273052.html
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