垃圾回收机制有几种,python迭代器是什么,垃圾回收机制有几种,python迭代器怎么用

　　主要介绍python垃圾收集机制(GC)的原理分析。本文详细介绍了样例代码，对大家的学习和工作有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。

　　今天要和大家分享的是关于python的垃圾收集机制。我对这个机制不太了解，还是本着热爱分享的原则坐下来分享一下记录吧。分享的过程中知道了窍门怎么办？

　　首先，我来解释一下大纲。在3360python编程中，相对于java和C，似乎很少考虑垃圾回收和内存释放。其实python已经有了相应的回收机制，不需要释放内存。但是，需要理解。我们可以更多地了解python这种美丽语言的魅力。

　　一.概述：

　　Python的GC模块主要使用“引用计数”来跟踪和回收垃圾。除了引用计数，xwdbbz和sweep还允许容器(这里的容器值是数组、字典、元组())))

　　第二，垃圾收集的三种机制

　　1.引用计数

　　在Python中，大多数对象的生命周期是由对象的引用计数来管理的。从广义上讲，它不仅是垃圾收集机制，也是最直观、最简单的垃圾收集机制。

　　原理：当一个对象创建或复制一个引用时，该对象的引用号增加1，而当该对象的引用被放弃时，该对象的引用号减少1。当一个对象的引用计数减少到0时，意味着这个对象没有被任何人使用，正在使用的内存可以被释放。

　　每次分配和释放内存时，需要将管理引用计数的行为添加到引用计数中。但是，与其他主要的垃圾收集机制相比，最大的优势之一是实时性，任何内存在对它的引用消失时都会被立即收集。其他垃圾收集机制需要一些特殊条件(内存分配失败)来恢复无效内存。

　　运行效率：引用计数机制维护引用计数导致的额外操作与python运行时执行的内存分配和释放成正比。与其他机制(如“标记-清除”和“停止-复制”)相比，这些技术带来的操作基本上只涉及回收的数量，所以是弱项。

　　引用计数的致命弱点之一是循环引用，而垃圾收集机制不包括引用计数。这就需要一种新的方法：清除标记。

　　2.清除标记

　　清除标记主要用于解决循环引用问题。循环引用只出现在容器对象中。例如数组、字典、元组等。首先需要为每个容器对象保留两个额外的指针，以便将容器对象组合成一个链表来跟踪对象。指针指向前面和后面的容器对象。这样，如果一个物体的圆形参考环破裂，就可以得到两个物体的有效计数。

　　问题描述：

　　使用循环引用时，一组对象的引用号不再为0，但实际上并没有被外部对象引用。也就是说，没有人再使用这个对象了，这个对象占用的内存空间必须回收，但是每个对象的引用数都不是0，因为有交叉引用。这是因为这些对象占用的内存不会被释放。例如，下面的代码：

　　a=[ 1，2 ]

　　b=[ 3，4 ]

　　A.申请(b))。

　　B.申请(a))。

　　戴尔a

　　戴尔b

　　# B

　　c=[ 3，5 ]

　　d=[ 2，4 ]

　　C.申请(d)。

　　d .附加(c).

　　戴尔c

　　好吧，我们现在来解释一下。这是一个集中营，一个是根对象，一个是不可及的链表。

　　在上面的第一组中，不执行del语句时，A和B的引用时间都是2(initappend=2)，但执行del语句后，A和B的引用时间减1。将a和B嵌入圆形参考圆，然后标签消除算法开始工作。在一端找到A，开始移除A和B的参考环.我们从a开始，那是因为B有参照物。将B的引用计数减一，然后跟随对B的引用，因为B对A有引用，同样，对A减少一个引用，就可以完成循环引用对象之间的对象循环的提取。移除后发现一个。

　　对于第二组，简单来说，拿到戒指后D的引用计数还是1，而A拿到戒指后是0。此时C已经在unreachable的链表中，被判死刑。但是根表中还有D，D也指C，如果去掉C，世界上就没有正义了。根链接表的d在引用检查中引用C。没有了C，B变冷了，于是C被拉回了根列表。

　　之所以要解剖这两个链表，是因为根链表中可能有对象，不可达中可能有直接或间接引用的对象。这些物品不能回收。一旦在标记过程中发现这样的对象，它将被移动到路由表中。标记完成后，留在不可达链表中的就是名副其实的垃圾对象。下列垃圾回收必须限制为不可到达的链表。

　　/p 3，分代回收

　　背景：逐代回收技术是20世纪80年代初发展起来的垃圾收集机制。研究表明，任何通用语言开发的程序，无论是什么类型、什么规模，都有一个共同点，那就是一定比例的内存块生命周期很短，通常是几百万条指令，而剩下的内存块生命周期很长，甚至是从程序开始到结束。

　　从之前的“mark-clear”等垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制带来的额外操作其实与系统内存块的总数有关。当需要回收的内存块数量较多时，垃圾检测带来的额外操作较多，而垃圾回收带来的额外操作较少，反之亦然。为了提高垃圾收集的效率，采用了“空间换时间”的策略。

　　原理：将system red中的所有内存块按照存活时间划分为不同的集合。每个集合称为一个“代”，垃圾收集的频率随着代生存时间的增加而减少。也就是说，对象存在的时间越长，它成为垃圾的可能性就越小，应该减少垃圾收集的频率。标准是这个对象被垃圾收集的次数越多，它的寿命就越长。

　　例如：

　　当一些内存块M经过三次垃圾收集清理后还活着，就被分配给A组A，垃圾收集开始时，大部分时间只对B组进行垃圾收集，而对A组的垃圾收集时间较长，使得垃圾收集机制处理的内存较少，效率自然提高。在这个过程中，集合B中的一些内存块由于存活时间较长，会被转移到A中。当然，A里面其实是有一些垃圾的，垃圾收集会因为这种捆绑机制而延迟。在python中，有三代，即维护三个链表(0，1，2代)。

　　0表示子对象。

　　1代表青年对象。

　　2代表老年人。

　　根据弱世代假说(越年轻越容易死)

　　lcdst的对象放在第0代，对象是在第0代的第一个垃圾收集机制中活过来的，所以放在第1代已经很久了。同样，也可能放在2代。每代的GC垃圾回收惩罚阈值可以自己设置(目前不知道怎么设置/苦笑)。

　　这些是当前的python垃圾收集机制。

　　以下是内存池和调优方法：

　　内存池：

　　Python的内存机制呈现金字塔形状，-1层和-2层主要由操作系统操作。

　　第0层由c中的malloc、free等内存分配和释放函数操作。

　　第一层和第二层是内存池，分别由python excuse函数和PyMem_Malloc函数实现。当对象小于256K时，该层直接分配内存。

　　第三层是顶层，也就是我们对python对象的直接操作。

　　调谐装置：

　　1.手动垃圾收集

　　2.避免回收。

　　3.提高垃圾回收的门槛。

　　希望以上能对大家有所帮助。谢谢大家的支持！

　　这就是本文的全部内容。希望对大家的学习有帮助，也希望大家能支持聚米学院。

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