Python 垃圾回收器的算法有哪些
Python 中的垃圾回收机制使用的是自动垃圾回收(Automatic Garbage Collection),其主要算法包括引用计数算法和标记-清除算法。
引用计数算法:
在 Python 中,每个对象都有一个引用计数器,用于记录有多少个变量指向该对象。当计数器为 0 时,该对象就成为了垃圾,等待被垃圾回收器回收。例如,下面的代码创建了一个字符串对象 "pidancode.com",并将其赋值给变量 s:
s = "pidancode.com"
此时字符串对象 "pidancode.com" 的引用计数为 1。如果将 s 变量赋值为 None,那么字符串对象的引用计数将减少 1:
s = None
此时字符串对象的引用计数为 0,垃圾回收器将会回收该对象。
标记-清除算法:
引用计数算法虽然简单高效,但无法解决循环引用的问题,即两个或多个对象互相引用,导致它们的引用计数都不为 0,从而无法被垃圾回收器回收。这时就需要使用标记-清除算法。
标记-清除算法分为两个阶段:
- 标记阶段:从根对象开始遍历程序中的对象图,标记所有可达对象(即不是垃圾的对象)。
- 清除阶段:扫描堆内存,将未标记的对象视为垃圾并回收。
例如,下面的代码创建了两个对象 s1 和 s2,并相互引用:
s1 = "pidancode.com" s2 = "皮蛋编程" s1.next = s2 s2.prev = s1
此时 s1 和 s2 的引用计数都为 1。如果将 s1 和 s2 变量赋值为 None,它们的引用计数将减少 1,但由于它们相互引用,它们的引用计数仍然不为 0,垃圾回收器无法回收它们。这时,垃圾回收器将使用标记-清除算法来回收这些对象。代码如下:
s1 = None s2 = None
在执行这段代码之后,标记阶段会从根对象开始遍历对象图,找到 s1 和 s2,将它们标记为可达对象。然后在清除阶段,扫描堆内存,将未标记的对象视为垃圾并回收,最终回收 s1 和 s2 对象。
需要注意的是,标记-清除算法在清除阶段需要扫描整个堆内存,如果堆内存过大,垃圾回收的时间会很长,影响程序的性能。为了避免这种情况,Python 引入了分代回收机制。分代回收机制将堆内存分为多个代,新创建的对象放在第 0 代,当第 0 代满时,将执行一次垃圾回收。如果某个对象在第 0 代被回收多次,那么它将被移到第 1 代。第 1 代也满时,将执行一次垃圾回收,以此类推。
下面的代码演示了 Python 中的垃圾回收机制:
import gc class Node: def __init__(self, value): self.value = value self.next = None s1 = Node("pidancode.com") s2 = Node("皮蛋编程") s1.next = s2 s2.next = s1 print(gc.get_count()) # (15, 0, 1) s1 = None s2 = None gc.collect() print(gc.get_count()) # (5, 0, 1)
在这个例子中,我们创建了两个节点 s1 和 s2,它们相互引用。然后将它们的引用赋值为 None,等待垃圾回收器回收。我们使用 gc.get_count() 函数来查看当前的垃圾回收计数。输出结果为 (15, 0, 1),表示第 0 代已经满了,但第 1 代和第 2 代都是空的。
然后我们调用 gc.collect() 函数手动触发垃圾回收,这会执行标记-清除算法,回收 s1 和 s2 对象。再次调用 gc.get_count() 函数,输出结果为 (5, 0, 1),表示第 0 代已经被回收了,当前有 5 个对象在第 1 代。
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