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来源：BBAPP体育官网下载 发布时间：2024-12-21 23:30:39
我们写过C语言、C++的朋友都知道，我们的C语言是没有垃圾回收这种观点的。手动分配、释放内存都要求我们的程序员自己完成。不管是“内存泄漏” 还是野指针都是让开发者非常头疼的问题。所以C语言开发这个讨论得最多的话题就是内存管理了。但是对其他高级语言来说，例如Java、C#、Python等高级语言，已经具备了垃圾回收机制。这样做才能够屏蔽内存管理的复杂性，使开发的人能更好的关注核心的业务逻辑。
对我们的Python开发者来说，我们大家可以当甩手掌柜。不用操心它怎么回收程序运行过程中产生的垃圾。但是这毕竟是一门语言的内心功法，难道我们甘愿一辈子做一个API调参侠吗？
当我们的Python解释器在执行到定义变量的语法时，会申请内存空间来存放变量的值，而内存的容量是有限的，这就涉及到变量值所占用内存空间的回收问题。
当一个对象或者说变量没有用了，就会被当做“垃圾“。那什么样的变量是没有用的呢？
当解释器执行到上面这里的时候，会划分一块内存来存储 10000 这个值。此时的 10000 是被变量 a 引用的
当我们修改这个变量的值时，又划分了一块内存来存 30000 这个值，此时变量a引用的值是30000。
这个时候，我们的 10000 已无变量引用它了，我们也可以说它变成了垃圾，但是他依旧占着刚才给他的内存。那我们的解释器，就要把这块内存地盘收回来。
上面我们不难发现了什么是程序运行过程中的“垃圾”，那如果，产生了垃圾，我们不去处理，会产生什么样的后果呢？试想一下，如果你家从不丢垃圾，产生的垃圾就堆在家里会怎么呢？
上面的结果其实就是计算机里面让所有程序员都闻风丧胆的问题，内存溢出和内存泄露，轻则导致程序工作速度减慢，重则导致程序崩溃。
内存溢出：程序在申请内存时，只有少数的内存空间供其使用，出现 out of memory
内存泄露：程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存，迟早会被占光
前面我们提到过垃圾的产生的是因为，对象没有再被其他变量引用了。那么，我们的解释器究竟是怎么知道一个对象还有没有被引用的呢？
答案就是：引用计数。python内部通过引用计数机制来统计一个对象被引用的次数。当这个数变成0的时候，就说明这个对象没有被引用了。这样一个时间段它就变成了“垃圾”。
熟悉c语言或者c++的朋友，看到这一个应该特别熟悉，他就是结构体。这是因我们Python官方的解释器是CPython，它底层调用了很多的c类库与接口。所以一些底层的数据是通过结构体进行存储的。看不懂的朋友也没关系。这里，我们只要关注一个参数：`ob_refcnt`这个参数非常神奇，它记录了这个对象的被变量引用的次数。所以上面 hello,world 这个对象的引用计数就是 1，因为现在只有text这个变量引用了它。**①变量初始化赋值：**```pythontext = hello,world
此时 hello,world 对象的引用计数为：0，被当成了垃圾。下一步，就该被我们的垃圾回收器给收走了。
注意：当使用某个引用作为参数，传递给 getrefcount() 时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount() 所得到的结果，会比期望的多 1
Python通过引用计数的方法来说实现垃圾回收，当一个对象的引用计数为0的时候，就进行垃圾回收。但是如果只使用引用计数也是有点问题的。所以，python又引进了标记-清除和分代收集两种机制。
Python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。
Python语言默认采用的垃圾收集机制是“引用计数法 ”，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用。
引用计数法：每个对象维护一个字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数加1，每当该对象的引用失效时计数减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。
看上面的例子，明明两个变量都删除了，但是这两个对象却没有正真获得释放。原因是他们的引用计数都没有减少到0。而我们垃圾回收机制只有当引用计数为0的时候才会释放对象。这是一个没有办法解决的致命问题。这两个对象始终不会被销毁，这样就会导致内存泄漏。
那怎么解决这一个问题呢？这个时候 标记-清除 就排上了用场。标记清除能处理这种循环引用的情况。
可达（活动）对象：从root集合节点有（通过链式引用）路径达到的对象节点
不可达（非活动）对象：从root集合节点没有（通过链式引用）路径到达的对象节点
标记-清除是一种周期性策略，相当于是一个定时任务，每隔一段时间进行一次扫描。
并且标记-清除工作时会暂停整个应用程序，等待标记清除结束后才会恢复应用程序的运行。
分代回收建立标记清除的基础之上，因为我们的标记-清除策略会将我们的程序阻塞。为减少应用程序暂停的时间，Python 通过“分代回收”(Generational Collection)策略。以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
分代的垃圾收集技术是在上个世纪 80 年代初发展起来的一种垃圾收集机制。
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）。
其实，既然我们最终选择了python，性能就不是最重要的了。我相信大部分的python工程师甚至都还没遇到过性能问题，因为现在的机器性能可以弥补。而对于内存管理与垃圾回收，python提供了甩手掌柜的方式让我们更关注业务层，这不是更符合人生苦短，我用python的理念么。如果我还需要像C++那样小心翼翼的进行内存的管理，那我为什么还要用python呢？咱不就是图他的便利嘛。所以，放心去干吧。越早下班越好！
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