python垃圾

Ⅰ python里的垃圾回收機制是什麼意思，搞不懂

如果你用C++寫程序的話 有時候需要動態內存 就是在你需要的時候給你分配空間 但是如果你忘記把它釋放或者你把指向那塊內存的指針給搞丟了，那麼那塊內存就不能夠再使用。如果你的程序不斷的申請但又不釋放內存，那麼電腦內存的使用就越來越高。最後直接99% 程序崩潰電腦卡死
但是java就不會了 她回主動幫你釋放不用的內存 就是垃圾回收機制 但是這個回收時間 回收哪裡也是有講究的，這里就不細說了。
總之，java比其他語言比如c c++安全 但是相應的效率就沒有那麼高了
程序 就是個時間空間的交換游戲嘛！

Ⅱ Python運行效率低的原因有哪些

1.Python是動態語言

動態語言是一類在運行時可以改變其結構的語言，如新的函數、對象、代碼可以被引入，已有的函數可以被刪除或其他結構上的變化等，該類語言更具有活性，但是不可避免的因為運行時的不確定性也影響運行效率。

2.Python是解釋執行

相比於C語言編譯性語言編寫的程序，Python是解釋執行語言，其運行過程是Python運行文件程序時，Python解釋器將源代碼轉換為位元組碼，然後再由Python解釋器來執行這些位元組碼。其每次運行都要進行轉換成位元組碼，然後再由虛擬機把位元組碼轉換成機器語言，最後才能在硬體上運行，與編譯性語言相比，其過程更復雜，性能肯定會受影響。

3.Python中一切都是對象

Python是一門面向對象的編程語言，其設計理念是一切皆是對象，如數字、字元串、元組、列表、字典、函數、方法、類、模塊等都是對象，包括代碼，每個對象都需要維護引用計數，因此，增加了額外工作，影響了性能。

4.Python GIL

GIL是Python最為詬病的一點，因為GIL，Python中的多線程並不能真正的並發，即使在單線程，GIL也會帶來很大的性能影響，因為python每執行100個opcode就會嘗試線程的切換，因此，影響Python運行效率。

5.垃圾回收

Python採用標記和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的時候都會中斷正在執行的程序，造成所謂的頓卡，影響運行效率。

Ⅲ python怎麼進行內存管理的

Python作為一種動態類型的語言，其對象和引用分離。這與曾經的面向過程語言有很大的區別。為了有效的釋放內存，Python內置了垃圾回收的支持。Python採取了一種相對簡單的垃圾回收機制，即引用計數，並因此需要解決孤立引用環的問題。Python與其它語言既有共通性，又有特別的地方。對該內存管理機制的理解，是提高Python性能的重要一步。

Ⅳ python 什麼時候 垃圾回收

Python中的垃圾回收是以引用計數為主，分代收集為輔。引用計數的缺陷是循環引用的問題。
在Python中，如果一個對象的引用數為0，Python虛擬機就會回收這個對象的內存。
#encoding=utf-8
__author__ = '[email protected]'

class ClassA():
def __init__(self):
print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self)))
def __del__(self):
print 'object del,id:%s'%str(hex(id(self)))

def f1():
while True:
c1=ClassA()
del c1

執行f1()會循環輸出這樣的結果，而且進程佔用的內存基本不會變動
object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58

c1=ClassA()會創建一個對象，放在0x237cf58內存中，c1變數指向這個內存，這時候這個內存的引用計數是1
del c1後，c1變數不再指向0x237cf58內存，所以這塊內存的引用計數減一，等於0，所以就銷毀了這個對象，然後釋放內存。
1、導致引用計數+1的情況

對象被創建，例如a=23
對象被引用，例如b=a
對象被作為參數，傳入到一個函數中，例如func(a)
對象作為一個元素，存儲在容器中，例如list1=[a,a]

2、導致引用計數-1的情況

對象的別名被顯式銷毀，例如del a
對象的別名被賦予新的對象，例如a=24
一個對象離開它的作用域，例如f函數執行完畢時，func函數中的局部變數（全局變數不會）
對象所在的容器被銷毀，或從容器中刪除對象

demo
def func(c,d):
print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1

print 'init', sys.getrefcount(11) - 1
a = 11
print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1
b = a
print 'after b=1', sys.getrefcount(11) - 1
func(11)
print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1
list1 = [a, 12, 14]
print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1
a=12
print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1
del a
print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1
del b
print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1
# list1.pop(0)
# print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1
del list1
print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1

輸出
init 24
after a=11 25
after b=1 26
in func function 28
after func(a) 26
after list1=[a,12,14] 27
after a=12 26
after del a 26
after del b 25
after del list1 24

問題：為什麼調用函數會令引用計數+2
3、查看一個對象的引用計數
sys.getrefcount(a)可以查看a對象的引用計數，但是比正常計數大1，因為調用函數的時候傳入a，這會讓a的引用計數+1
二.循環引用導致內存泄露

def f2():
while True:
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2

執行f2()，進程佔用的內存會不斷增大。
object born,id:0x237cf30
object born,id:0x237cf58

創建了c1，c2後，0x237cf30（c1對應的內存，記為內存1）,0x237cf58（c2對應的內存，記為內存2）這兩塊內存的引用計數都是1，執行c1.t=c2和c2.t=c1後，這兩塊內存的引用計數變成2.
在del c1後，內存1的對象的引用計數變為1，由於不是為0，所以內存1的對象不會被銷毀，所以內存2的對象的引用數依然是2，在del c2後，同理，內存1的對象，內存2的對象的引用數都是1。
雖然它們兩個的對象都是可以被銷毀的，但是由於循環引用，導致垃圾回收器都不會回收它們，所以就會導致內存泄露。
三.垃圾回收

deff3():
# print gc.collect()
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
print gc.garbage
print gc.collect() #顯式執行垃圾回收
print gc.garbage
time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #設置gc模塊的日誌
f3()

輸出：
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E918>
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E940>
gc: uncollectable <dict 0230B810>
gc: uncollectable <dict 02301ED0>
object born,id:0x230e918
object born,id:0x230e940
4

垃圾回收後的對象會放在gc.garbage列表裡面
gc.collect()會返回不可達的對象數目，4等於兩個對象以及它們對應的dict
有三種情況會觸發垃圾回收：

1.調用gc.collect(),
2.當gc模塊的計數器達到閥值的時候。
3.程序退出的時候
四.gc模塊常用功能解析
gc模塊提供一個介面給開發者設置垃圾回收的選項。上面說到，採用引用計數的方法管理內存的一個缺陷是循環引用，而gc模塊的一個主要功能就是解決循環引用的問題。
常用函數：
1、gc.set_debug(flags)
設置gc的debug日誌，一般設置為gc.DEBUG_LEAK
2、gc.collect([generation])
顯式進行垃圾回收，可以輸入參數，0代表只檢查第一代的對象，1代表檢查一，二代的對象，2代表檢查一，二，三代的對象，如果不傳參數，執行一個full collection，也就是等於傳2。
返回不可達（unreachable objects）對象的數目
3、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
設置自動執行垃圾回收的頻率。
4、gc.get_count()
獲取當前自動執行垃圾回收的計數器，返回一個長度為3的列表
5、gc模塊的自動垃圾回收機制
必須要import gc模塊，並且is_enable()=True才會啟動自動垃圾回收。
這個機制的主要作用就是發現並處理不可達的垃圾對象。
垃圾回收=垃圾檢查+垃圾回收
在Python中，採用分代收集的方法。把對象分為三代，一開始，對象在創建的時候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾檢查中，改對象存活下來，就會被放到二代中，同理在一次二代的垃圾檢查中，該對象存活下來，就會被放到三代中。
gc模塊裡面會有一個長度為3的列表的計數器，可以通過gc.get_count()獲取。
例如(488,3,0)，其中488是指距離上一次一代垃圾檢查，Python分配內存的數目減去釋放內存的數目，注意是內存分配，而不是引用計數的增加。例如：
print gc.get_count() # (590, 8, 0)
a = ClassA()
print gc.get_count() # (591, 8, 0)
del a
print gc.get_count() # (590, 8, 0)

3是指距離上一次二代垃圾檢查，一代垃圾檢查的次數，同理，0是指距離上一次三代垃圾檢查，二代垃圾檢查的次數。
gc模快有一個自動垃圾回收的閥值，即通過gc.get_threshold函數獲取到的長度為3的元組，例如(700,10,10)
每一次計數器的增加，gc模塊就會檢查增加後的計數是否達到閥值的數目，如果是，就會執行對應的代數的垃圾檢查，然後重置計數器
例如，假設閥值是(700,10,10)：
當計數器從(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模塊就會執行gc.collect(0),即檢查一代對象的垃圾，並重置計數器為(0,4,0)
當計數器從(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模塊就會執行gc.collect(1),即檢查一、二代對象的垃圾，並重置計數器為(0,0,1)
當計數器從(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模塊就會執行gc.collect(2),即檢查一、二、三代對象的垃圾，並重置計數器為(0,0,0)