Python内存管理知识整理

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一切变量皆是对象的引用

当创建对象时， Python 立即向操作系统请求内存

可以用id(变量名)来获取该变量所引用对象的内存地址

>>> a=1
>>> print(id(a))
56780120

is关键字用于判断引用是否相同，==用于判断引用的内容是否相同

>>> a={‘1‘:1}
>>> b={‘1‘:1}
>>> a==b
True
>>> id(a)
44204920L
>>> id(b)
45830760L
>>> a is b 
False

>>> a="123" 
>>> b="123"
>>> a is b
True
>>> id(a)
45845320L
>>> id(b)
45845320L

在Python中，整数和短小的字符，Python都会缓存这些对象，以便重复使用。当我们创建多个等于“123”的引用时，实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

引用计数

当某个对象被创建并赋值给变量时，该对象的引用计数都被设置为1，再次被引用会增加该对象的引用计数，而当对象的引用被销毁，引用计数会减小。

查看一个对象的引用计数：

if __name__ == ‘__main__‘:
    from sys import getrefcount
    arr = [4,5,6,7,0,1,2]
    print(getrefcount(arr))
    # 2

使用某个对象的引用作为getrefcount的参数时，此参数实际上创建了一个对象的临时引用，因此getrefcount返回的引用计数是该对象实际的引用计数+1

getrefcount不仅仅统计当前代码块对对象的引用计数，还统计了import模块中对对象的引用计数。在python的内置模块中，可能有很多对数字1的引用，因此

>>> from sys import getrefcount
>>> getrefcount(1)
102

一个对象的引用计数变为0后，用户不可能通过任何方式动用这个对象，Python将立即将其释放，并将其占用的内存还给操作系统

引用计数法最主要的缺点在于不能解决对象的循环引用问题

循环引用

注意：只有容器对象才会产生循环引用的情况，比如列表、字典、用户自定义类的对象、元组等。而像数字，字符串这类简单类型不会出现循环引用。

a = { } # 变量a指向对象A，A的引用计数为 1
b = { } # 变量b指向对象B，B的引用计数为 1
a[‘b‘] = b  # B的引用计数增1
b[‘a‘] = a  # A的引用计数增1
del a # A的引用计数减 1，最后A对象的引用为 1
del b # B的引用计数减 1, 最后B对象的引用为 1

我们已经不能通过任何变量访问到A、B对象，但是由于它们各包含一个对方对象的引用，因此它们的引用计数无法归零，因此不会被回收。如果仅仅使用引用计数法来管理内存，则会因为循环引用造成内存泄露

为了解决对象的循环引用问题，Python引入了标记-清除和分代回收两种GC机制。

标记-清除

https://andrewpqc.github.io/2018/10/08/python-memory-management/

跟其名称一样，该算法在进行垃圾回收时分成了两步，分别是：

1. 标记阶段，遍历所有的对象，如果是可达的（reachable），也就是还有对象引用它，那么就标记该对象为可达。
2. 清除阶段，再次遍历对象，如果发现某个对象没有标记为可达，则就将其回收。

在标记清除算法中，为了追踪容器对象，需要每个容器对象维护两个额外的指针，用来将容器对象组成一个双端链表，指针分别指向前后两个容器对象，方便插入和删除操作。python解释器(Cpython)维护了两个这样的双端链表，一个链表存放着需要被扫描的容器对象，另一个链表存放着临时不可达对象。

标记阶段

GC第一次遍历所有对象，复制每个对象的引用计数，可以记为gc_ref。假设，每个对象i，该计数为gc_ref_i。Python会遍历所有的对象i。对于每个对象i引用的对象j，将相应的gc_ref_j减1。这一步操作就相当于解除了循环引用对引用计数的影响。

接着，GC第二次遍历所有的容器对象，如果对象的gc_ref值为0，那么这个对象就被标记为unreachable；如果对象的gc_ref不为0，则被标记为reachable，并且会递归地将从该节点出发可以到达的所有节点标记为reachable

被标记为unreachable的对象会被移到Unreachable链表中

清除阶段

回收所有被标记为unreachable的对象

分代回收

在标记-清除算法执行的过程中，需要扫描整个内存空间，应用程序会被暂停，为了提升工作效率，Python采用了分代回收的策略

弱代假说：年轻的对象通常消亡得快，而老对象则很可能存活更长时间。

python将所有对象分为0、1、2三代，他们对应的是3个链表。

所有新建对象都是0代，当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，则被归入下一代。

如果0代经历一定次数的垃圾回收，则会启动对0代和1代的垃圾回收；当1代也经历了一定次数的垃圾回收，则会启动对0、1、2代的垃圾回收

查看gc相关阙值：

>>> import gc
>>> print(gc.get_threshold())
(700, 10, 10)

700是被分配的对象与被释放的对象之差（分配内存的数目减去释放内存的数目）；后面两个10，表示10次0代垃圾回收后，才会执行一次0、1代的垃圾回收；10次1代垃圾回收后，才会执行一次0、1、2代的垃圾回收

查看gc实时计数情况：

>>> print(gc.get_count())
(562, 10, 0)
>>> a={1}
>>> print(gc.get_count())
(563, 10, 0)
>>> del a
>>> print(gc.get_count())
(562, 10, 0)
>>> gc.collect()
0
>>> print(gc.get_count())
(22, 0, 0)

562表示距离上一次0代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目

10表示距离上次1代垃圾检查，0代垃圾检查的数量

0表示距离上次2代垃圾检查，1代垃圾检查的数量

gc.collect(generation=2)
若被调用时不包含参数，则启动完全的垃圾回收。可以通过generation参数指定启动哪一代的垃圾

参考资料

gc --- 垃圾回收器接口

Python中的垃圾回收机制

聊聊python的内存管理

python内存分配

Python深入06 Python的内存管理

画说 Ruby 与 Python 垃圾回收

Python内存管理知识整理

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原文地址：https://www.cnblogs.com/luozx207/p/12918389.html