python垃圾

Ⅰ python里的垃圾回收机制是什么意思，搞不懂

如果你用C++写程序的话 有时候需要动态内存 就是在你需要的时候给你分配空间 但是如果你忘记把它释放或者你把指向那块内存的指针给搞丢了，那么那块内存就不能够再使用。如果你的程序不断的申请但又不释放内存，那么电脑内存的使用就越来越高。最后直接99% 程序崩溃电脑卡死
但是java就不会了 她回主动帮你释放不用的内存 就是垃圾回收机制 但是这个回收时间 回收哪里也是有讲究的，这里就不细说了。
总之，java比其他语言比如c c++安全 但是相应的效率就没有那么高了
程序 就是个时间空间的交换游戏嘛！

Ⅱ Python运行效率低的原因有哪些

1.Python是动态语言

动态语言是一类在运行时可以改变其结构的语言，如新的函数、对象、代码可以被引入，已有的函数可以被删除或其他结构上的变化等，该类语言更具有活性，但是不可避免的因为运行时的不确定性也影响运行效率。

2.Python是解释执行

相比于C语言编译性语言编写的程序，Python是解释执行语言，其运行过程是Python运行文件程序时，Python解释器将源代码转换为字节码，然后再由Python解释器来执行这些字节码。其每次运行都要进行转换成字节码，然后再由虚拟机把字节码转换成机器语言，最后才能在硬件上运行，与编译性语言相比，其过程更复杂，性能肯定会受影响。

3.Python中一切都是对象

Python是一门面向对象的编程语言，其设计理念是一切皆是对象，如数字、字符串、元组、列表、字典、函数、方法、类、模块等都是对象，包括代码，每个对象都需要维护引用计数，因此，增加了额外工作，影响了性能。

4.Python GIL

GIL是Python最为诟病的一点，因为GIL，Python中的多线程并不能真正的并发，即使在单线程，GIL也会带来很大的性能影响，因为python每执行100个opcode就会尝试线程的切换，因此，影响Python运行效率。

5.垃圾回收

Python采用标记和分代的垃圾回收策略，每次垃圾回收的时候都会中断正在执行的程序，造成所谓的顿卡，影响运行效率。

Ⅲ python怎么进行内存管理的

Python作为一种动态类型的语言，其对象和引用分离。这与曾经的面向过程语言有很大的区别。为了有效的释放内存，Python内置了垃圾回收的支持。Python采取了一种相对简单的垃圾回收机制，即引用计数，并因此需要解决孤立引用环的问题。Python与其它语言既有共通性，又有特别的地方。对该内存管理机制的理解，是提高Python性能的重要一步。

Ⅳ python 什么时候 垃圾回收

Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。
#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

执行f1()会循环输出这样的结果，而且进程占用的内存基本不会变动
object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58

c1=ClassA()会创建一个对象，放在0x237cf58内存中，c1变量指向这个内存，这时候这个内存的引用计数是1
del c1后，c1变量不再指向0x237cf58内存，所以这块内存的引用计数减一，等于0，所以就销毁了这个对象，然后释放内存。
1、导致引用计数+1的情况

对象被创建，例如a=23
对象被引用，例如b=a
对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]

2、导致引用计数-1的情况

对象的别名被显式销毁，例如del a
对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
一个对象离开它的作用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象

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

输出
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

问题：为什么调用函数会令引用计数+2
3、查看一个对象的引用计数
sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
二.循环引用导致内存泄露

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

执行f2()，进程占用的内存会不断增大。
object born,id:0x237cf30
object born,id:0x237cf58

创建了c1，c2后，0x237cf30（c1对应的内存，记为内存1）,0x237cf58（c2对应的内存，记为内存2）这两块内存的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2.
在del c1后，内存1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以内存1的对象不会被销毁，所以内存2的对象的引用数依然是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。
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() #显式执行垃圾回收
print gc.garbage
time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志
f3()

输出：
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

垃圾回收后的对象会放在gc.garbage列表里面
gc.collect()会返回不可达的对象数目，4等于两个对象以及它们对应的dict
有三种情况会触发垃圾回收：

1.调用gc.collect(),
2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3.程序退出的时候
四.gc模块常用功能解析
gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。
常用函数：
1、gc.set_debug(flags)
设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
2、gc.collect([generation])
显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。
返回不可达（unreachable objects）对象的数目
3、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
设置自动执行垃圾回收的频率。
4、gc.get_count()
获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表
5、gc模块的自动垃圾回收机制
必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收
在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。
gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。
例如(488,3,0)，其中488是指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意是内存分配，而不是引用计数的增加。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是指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数，同理，0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。
gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器
例如，假设阀值是(700,10,10)：
当计数器从(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模块就会执行gc.collect(0),即检查一代对象的垃圾，并重置计数器为(0,4,0)
当计数器从(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模块就会执行gc.collect(1),即检查一、二代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,1)
当计数器从(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模块就会执行gc.collect(2),即检查一、二、三代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)