垃圾回收 GC

1：小整数对象池

整数在程序中的使用非常广泛，Python为了优化速度，使用了小整数对象池， 避免为整数频繁申请和销毁内存空间。
Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些整数对象是提前建立好的，不会被垃圾回收。在一个 Python 的程序中，所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象.
同理，单个字母也是这样的。
但是当定义2个相同的字符串时，引用计数为0，触发垃圾回收

2：大整数对象池

每一个大整数，均创建一个新的对象。

image.png

3:intern机制（字符串驻留）

a1 = "HelloWorld"
a2 = "HelloWorld"
a3 = "HelloWorld"
a4 = "HelloWorld"
a5 = "HelloWorld"
a6 = "HelloWorld"
a7 = "HelloWorld"
a8 = "HelloWorld"
a9 = "HelloWorld"

python会不会创建9个对象呢？在内存中会不会开辟9个”HelloWorld”的内存空间呢？ 想一下，如果是这样的话，我们写10000个对象，比如a1=”HelloWorld”…..a1000=”HelloWorld”， 那他岂不是开辟了1000个”HelloWorld”所占的内存空间了呢？如果真这样，内存不就爆了吗？所以python中有这样一个机制——intern机制，让他只占用一个”HelloWorld”所占的内存空间。靠引用计数去维护何时释放。

image.png

总结

• 小整数[-5,256]共用对象，常驻内存

• 大整数不共用内存，引用计数为0，销毁

• 单个单词，不可修改，默认开启intern机制，共用对象，引用计数为0，则销毁

注意：以上范围在pycharm中运行会有所不同，跟系统无关

GC Garbage collection

python采用的是引用计数机制为主，分代收集机制为辅的策略
当引用计数为0时，该对象生命就结束了。

引用计数机制的优点

• 简单
• 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：

• 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，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。(分代收集)

画说Ruby和Python-中文 | 画说Ruby和Python-原文

有三种情况会触发垃圾回收：

1. 当gc模块的计数器达到阈值的时候，自动回收垃圾
2. 调用gc.collect()，手动回收垃圾
3. 程序退出的时候，python解释器来回收垃圾

class ClassA():
    def __init__(self):
        print('object born,id:%s'%str(id(self)))

def f2():
    while True:
        c1 = ClassA()
        c2 = ClassA()
        c1.t = c2
        c2.t = c1
        del c1
        del c2
        gc.collect()#手动调用垃圾回收功能，这样在自动垃圾回收被关闭的情况下，也会进行回收

#python默认是开启垃圾回收的，可以通过下面代码来将其关闭
gc.disable()

f2()

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2023-05-01