這篇文章給大家分享的是有關Python中的垃圾回收機制的工作原理是什么的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

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CPython 中垃圾回收的主要思路

1.維護引用計數器 。對于每一個對象，都有一個對于該對象的引用次數的計數器。如果這個計數器的值減為了 0 ，這就代表這個對象在程序中已經沒用了，那么該對象所占用的內存就會被釋放。

2.定期檢測是否循環(huán)引用。 當引用計數器的值下降到 0 時來釋放內存的機制并不適用于所有的情況。假如兩個對象 A 和 B ，其中 A 擁有對 B 的引用，B 擁有對 A 的引用。 這就稱之為循環(huán)引用。在這種情況下，這兩個對象也沒有存在的價值了，此時 A 和 B 都應該被垃圾回收處理。但是，這兩個對象的引用計數值不為零， 所以內存會一直被占用。為了解決這個問題，CPython 通過使用算法來檢測是否存在循環(huán)引用并釋放循環(huán)引用中的對象。

3.通過啟發(fā)式算法提升性能。 越晚創(chuàng)建的對象更可能需要被回收。 CPython 引入了一個 分代回收 的概念來判斷一個對象使用的相對年齡。年輕一代是指最新被創(chuàng)建出來的對象，而老一代則代表早前創(chuàng)建的對象。每個對象都確定的屬于某一代。 當垃圾回收機制執(zhí)行時， CPython 會優(yōu)先嘗試回收年輕一代的對象。CPython 會定期回收老一代的對象 (由啟發(fā)式算法確定該回收執(zhí)行的效率).

垃圾回收循環(huán)

了解 CPython 垃圾回收的運作周期是非常有益的。我們創(chuàng)建一個對象來觀察垃圾回收機制的運作：

Python 需要配置一個新的對象。為此，它調用 _PyObject_GC_Malloc，給這個對象分配內存以及將其添加到垃圾回收的第一階段（我們稱為 0 代）。 隨即查看這個對象在 0 代中的數值是否超過閾值。如果確實超過閾值，而且垃圾回收機制當前沒有運作，對 collect_generations 的調用隨機生效進行垃圾回收。否則對象正常分配內存。

當 collect_generations 被調用，Python 開始垃圾回收。這個方法算出什么階段進行垃圾回收 (CPython 默認有三代，但 GC 模塊可以修改.。此外，年輕一代擁有低級索引，所以 0 代是最年輕的一代)。Python 循環(huán)所有代 (從最老到最年輕) 然后檢測某一代的對象值超過閾值。如果有，它會將所有年輕代合并到 這一代然后調用 collect 對這一代進行垃圾回收 。注意： Python 希望最好在 0 代進行垃圾回收， 因為這一代擁有最年輕的對象，同樣也能迭代最少。對老一代進行垃圾回收相當于收集所有對象因為對第 i 代的垃圾回收會使用從 0 到 i 代的所有對象。

collect 會對特定代進行垃圾回收。這相當于運行參考循環(huán)檢測算法 (待會介紹) 然后在特定代找出一系列可得到和不可得到的對象。 這些可得到的對象會被并入下一高級的代 (也就是說，如果 collect 在第 i 代運行，第 i 代的對象會被合并到 i+1 代）。對于不可獲得的對象， CPython 會進行所有可能的終結器回調，使弱 ref 回調，最終解除這些對象分配。

最后，垃圾回收模塊的內部狀態(tài)會更新為 collect 完成它的職責。

感謝各位的閱讀！關于Python中的垃圾回收機制的工作原理是什么就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

當前名稱：Python中的垃圾回收機制的工作原理是什么
網頁網址：http://sd-ha.com/article10/pepgdo.html

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