一、先來說說為什么要有垃圾回收

解釋器在執(zhí)行到定義變量得語法時，會申請內(nèi)存空間來存放變量得值，但是由于內(nèi)存空間是有限得，所以這就涉及到了內(nèi)存回收問題了，當一個變量值沒有用了（簡稱垃圾），這種時候就應(yīng)該回收掉這個變量值得內(nèi)存空間。

二、那么什么是垃圾回收機制

垃圾回收機制（簡稱GC）是Python解釋器自帶一種機，專門用來回收不可用的變量值所占用的內(nèi)存空間

三、為什么要用垃圾回收機制呢？

程序運行過程中會申請大量的內(nèi)存空間，而對于一些無用的內(nèi)存空間如果不及時清理的話會導(dǎo)致內(nèi)存使用殆盡（內(nèi)存溢出），導(dǎo)致程序崩潰，因此管理內(nèi)存是一件重要且繁雜的事情，而python解釋器自帶的垃圾回收機制把程序員從繁雜的內(nèi)存管理中解放出來。

四、垃圾回收機制的理解

1、堆區(qū)和棧區(qū)

在定義變量時，變量名與變量值都是需要存儲的，分別對應(yīng)內(nèi)存中的兩塊區(qū)域：堆區(qū)與棧區(qū)。

# 1、變量名與值內(nèi)存地址的關(guān)聯(lián)關(guān)系存放于棧區(qū)
# 2、變量值存放于堆區(qū)，內(nèi)存管理回收的則是堆區(qū)的內(nèi)容

2、直接引用和間接引用

直接引用指的是從棧區(qū)出發(fā)直接引用到的內(nèi)存地址。間接引用指的是從棧區(qū)出發(fā)引用到堆區(qū)后，再通過進一步引用才能到達的內(nèi)存地址。

x=10 # 10這個值被變量x直接引用
list=[20,x] # 10這個值被列表list間接引用12

五、垃圾回收機制的原理分析

Python的GC模塊主要運用了“引用計數(shù)”（reference counting）來跟蹤和回收垃圾。在引用計數(shù)的基礎(chǔ)上，還可以通過“標記-清除”（mark and sweep）解決容器對象可能產(chǎn)生的循環(huán)引用的問題，并且通過“分代回收”（generation collection）以空間換取時間的方式來進一步提高垃圾回收的效率。

1、引用計數(shù)

變量值被變量名關(guān)聯(lián)得次數(shù)（包括間接引用和直接引用 ），一旦變量得引用計數(shù)得值變成0，占用內(nèi)存就會被回收。

2、引用計數(shù)得問題以及解決方案

問題一：循環(huán)引用

引用計數(shù)機制存在著一個致命的弱點，即循環(huán)引用（也稱交叉引用

list1=[111,]
list2=[222,]
list1.append(list2)
list2.append(list1)
print(list1,list2)
[111, [222, [...]]] [222, [111, [...]]]
#  list1和list2之間相互引用
#  list1=[111的內(nèi)存地址,list2的內(nèi)存地址]
#  list2=[222的內(nèi)存地址,list1的內(nèi)存地址]
x=10
list=[2,3,x]
print(list[2]) # 10
x=123
print(list[2]) # 10

這種時候一旦我們del list1，del list2，刪除列表的直接引用，只剩下list1和list2之間 的相互引用，這樣引用計數(shù)不是0，內(nèi)存空間無法回收，并且無法去到list1和list2的值（就是垃圾），這種時候python引入了“標記-清除” 與“分代回收”來分別解決引用計數(shù)的循環(huán)引用與效率低的問題。

問題二：標記清除

容器對象（比如：list，set，dict，class，instance）都可以包含對其他對象的引用，所以都可能產(chǎn)生循環(huán)引用。而“標記-清除”計數(shù)就是為了解決循環(huán)引用的問題。標記/清除算法的做法是當應(yīng)用程序可用的內(nèi)存空間被耗盡的時，就會停止整個程序，然后進行兩項工作，第一項則是標記，第二項則是清除。

問題三：效率問題

基于引用計數(shù)的回收機制，每次回收內(nèi)存，都需要把所有對象的引用計數(shù)都遍歷一遍，這是非常消耗時間的，于是引入了分代回收來提高回收效率，分代回收采用的是用“空間換時間”的策略。

問題四：分代回收

分代回收的核心思想是：在歷經(jīng)多次掃描的情況下，都沒有被回收的變量，gc機制就會認為，該變量是常用變量，gc對其掃描的頻率會降低分代指的是根據(jù)存活時間來為變量劃分不同等級（也就是不同的代）

新定義的變量，放到新生代這個等級中，假設(shè)每隔1分鐘掃描新生代一次，如果發(fā)現(xiàn)變量依然被引用，那么該對象的權(quán)重（權(quán)重本質(zhì)就是個整數(shù)）加一，當變量的權(quán)重大于某個設(shè)定得值（假設(shè)為3），會將它移動到更高一級的青春代，青春代的gc掃描的頻率低于新生代（掃描時間間隔更長），假設(shè)5分鐘掃描青春代一次，這樣每次gc需要掃描的變量的總個數(shù)就變少了，節(jié)省了掃描的總時間，接下來，青春代中的對象，也會以同樣的方式被移動到老年代中。也就是等級（代）越高，被垃圾回收機制掃描的頻率越低

回收依然使用引用計數(shù)作為回收的依據(jù)

問題五：分代回收的缺點

例如一個變量剛剛從新生代移入青春代，該變量的綁定關(guān)系就解除了，該變量應(yīng)該被回收，但青春代的掃描頻率低于新生代，這就到導(dǎo)致了應(yīng)該被回收的垃圾沒有得到及時地清理。

沒有十全十美的方案：

毫無疑問，如果沒有分代回收，即引用計數(shù)機制一直不停地對所有變量進行全體掃描，可以更及時地清理掉垃圾占用的內(nèi)存，但這種一直不停地對所有變量進行全體掃描的方式效率極低，所以我們只能將二者中和。

綜上：

垃圾回收機制是在清理垃圾&釋放內(nèi)存的大背景下，允許分代回收以極小部分垃圾不會被及時釋放為代價，以此換取引用計數(shù)整體掃描頻率的降低，從而提升其性能，這是一種以空間換時間的解決方案目錄。

以上就是如何快速理解python的垃圾回收機制的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于你理解python的垃圾回收機制么的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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