Python3之对象垃圾收集机制浅析

###概述 GC作为现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 找到内存中无用的垃圾资源 2. 清除这些垃圾并把内存让出来给其他对象使用。 在 Python 中，它在每个对象中保持了一个计数器，用于记录指向该对象的的引用的个数。一旦这个计数器为0时，则立即回收该对象，对象占用的内存空间将被释放。

引用计数

我们可以利用简单的变量引用和销毁窥见引用计数过程。

增加引用计数

增加引用计数的方式多种，即对象进行引用，那么计数器都会+1

# 创建第一个引用
a = 3
# 用其他变量名引用
b = a
# 成为一个容器的对象
L = [1, a]
# 作为参数传递
str(a)
复制代码

减少引用计数

同理，以下是减少引用计数的一些方法

# 一个本地引用离开了其作用范围。比如`str()`函数结束时
str(a)
# 对象的别名被显式销毁 
del a   
# 对象的一个别名被复制给其他对象 
a = 'Python'
# 对象从一个窗口对象中移除 
L.remove(a)
# 窗口对象本身被销毁 
del L
复制代码

循环引用问题

什么是循环引用？A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数虽然都为1，但显然应该被回收。

# 对象a的引用计数为 1
a = {}
# 对象B的引用计数为 1
b = {}
# B的引用计数增1
a['b'] = b
# A的引用计数增1
b['a'] = a
# A的引用减 1，最后A对象的引用为 1
del a
# B的引用减 1, 最后B对象的引用为 1
del b
复制代码

在这个例子中程序执行完del语句后，A、B对象已经没有任何引用指向这两个对象，但这两个对象却还各自引用这对象，虽然两个对象已经被 del 了，即我们不能再使用这两个对象，即垃圾对象，但是他们的引用计数并没有减少到零。即根据引用计数机制，他们并不会被回收，且会一直驻留在内存中，造成内存泄漏。为了解决对象的循环引用问题，而Python引入了 标记-清除 和 分代回收 两种GC机制来解决优化此问题。