python的垃圾回收,怎么实现的?,python可以自动回收垃圾吗
一、写在前面：
我们都知道Python是一种面向对象的脚本语言，对象是Python中一个非常重要的概念。在Python中，数字是对象，字符串是对象，一切都是对象，它们的核心是一个结构体——py object。
typedefstruct_object{
intob _ refcnt
struct _ typeobject * ob _ type
} PyObjectPyObject是每个对象的必要内容，其中ob_refcnt用作引用计数。
二、垃圾回收机制
大家应该或多或少听说过垃圾回收，但是什么是垃圾回收呢？我们说的垃圾收集，绝对不是指把垃圾扔进垃圾桶。现在的Java、C#等高级语言都采用了垃圾回收机制，而不是C、C中用户自己管理维护内存的方式，自己管理内存非常自由，但是可能会出现内存泄漏、悬空指针等问题。作为现代编程语言的自动内存管理机制，垃圾收集机制主要关注两点：1 .在内存中寻找无用的垃圾资源；2.清除垃圾并为其他对象释放内存。
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三、Python中的垃圾回收
在Python中，垃圾收集机制主要是以引用计数为主要手段，以标签清除和分代收集机制为辅助手段来实现的。
1.引用计数
通过前面的介绍，我们已经知道PyObject是每个对象的必备内容，当一个对象有了新的引用，它的ob_refcnt就会增加；当引用对象被删除时，它的ob_refcnt会减少；当引用计数为0时，对象的寿命将结束。
让我们看看在引用计数为1的情况下会发生什么：
(1)创建对象：
实际上，对象123并不是在内存中新创建的，因为Python启动解释器时会创建一个小的整数池，-5到256之间的整数对象会自动加载到内存中进行调用。因此，a=123是对整数对象123的附加引用。和456不在整数池中，需要创建一个对象。最后一个参考数字2呢？因为sys.getrefcount(b)也是一个引用。
(2)对象被引用：
每次赋值操作都会增加数据引用的数量。记住，引用的变量A、B和C指向数据456，而不是变量本身。
(3)将对象作为参数传递给函数：
这里可以清楚地看到，引用计数在被传入函数后增加了1。
(4)对象作为元素存储在容器中：
这里，创建对象后，我们分别向列表和元组添加一个，引用计数增加。
虽然每次释放内存都必须管理引用计数，但是与其他垃圾收集技术相比，引用计数具有“实时”的优势。如果这个对象没有引用，就直接释放内存，而其他垃圾回收技术只能在某些特殊情况下回收无效内存。但是引用计数带来的维护引用计数的额外操作与Python中的内存分配和释放，以及引用赋值的次数成正比。除此之外，引用计数机制还有一个弱点——不能解决循环引用带来的问题。循环引用会使引用对象的引用计数不为零。但是这些对象实际上没有被任何外部对象引用，只是相互引用，也就是说这组对象占用的内存空间要回收。但是由于循环引用导致的引用计数不为零，所以这组对象占用的内存空间永远不会被释放。如下，list1和list2相互引用。如果没有其他对象引用它们，list1和list2的引用计数仍然是1，占用的内存永远不会被回收，这是致命的。
list1=[]
list2=[]
列表1 .追加(列表2)
2.追加(列表1) 2。清除标记
标记清扫算法是一种基于跟踪GC技术的垃圾收集算法。分为两个阶段：第一个阶段是标记阶段，在这个阶段GC会标记所有的活动对象，第二个阶段是回收那些未标记的对象和不活动的对象。
对象通过引用(指针)连接起来，形成一个有向图。对象形成有向图的节点，引用关系形成有向图的边。从根对象开始，沿有向边遍历对象，可达对象标记为活动对象，不可达对象为待清除的非活动对象。对象是全局变量、调用栈和寄存器。
在上图中，块1可以从程序变量中直接访问，块2和块3可以间接访问。该程序无法访问块4和块5。第一步将标记块1并记住块2和块3以备后用。
理。第二步将标记块2，第三步将标记块3，但不记得块2，因为它已被标记。扫描阶段将忽略块1，2和3，因为它们已被标记，但会回收块4和5。
标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术，主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
3、分代回收
分代回收是建立在标记清除技术基础之上的，是一种以空间换时间的操作方式。
Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。
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