筆記中代碼均可運行在Jupyter NoteBook下(實際上Jupyter-lab使用體驗也很棒)。

建議不要光看，要多動手敲代碼。眼過千遭，不如手讀一遍。

相關筆記的jupiter運行代碼已經上傳，請在資源中自行下載。

垃圾回收

參考網址：https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9439483.html

概括：

同一代碼塊下：緩存機制

不同代碼塊：小數據池

代碼塊

一個模塊、一個函數、一個類、一個文件都是一個代碼塊。

在交互式命令行下，一個命令就是一個代碼塊。

代碼塊的緩存機制

Python在執行同一個代碼塊的初始化對象的命令時，

會檢查是否其值是否已經存在，如果存在，會將其重用。

換句話說：

執行同一個代碼塊時，遇到初始化對象的命令時，

他會將初始化的這個變量與值存儲在一個字典中，

在遇到新的變量時，會先在字典中查詢記錄，

如果有同樣的記錄那么它會重復使用這個字典中的之前的這個值。

滿足緩存機制則他們在內存中只存在一個，即：id相同。

代碼塊的緩存機制的適用范圍： int(float)，str，bool。

int(float):任何數字在同一代碼塊下都會復用。

bool:True和False在字典中會以1，0方式存在，并且復用。

str：幾乎所有的字符串都會符合緩存機制

1，非乘法得到的字符串都滿足代碼塊的緩存機制

2,乘法得到的字符串分兩種情況：

2.1 乘數為1時，任何字符串滿足代碼塊的緩存機制：

2.2 乘數>=2時：僅含大小寫字母，數字，下劃線，

總長度<=20，滿足代碼塊的緩存機制

優點：

能夠提高一些字符串，整數處理人物在時間和空間上的性能；

需要值相同的字符串，整數的時候，直接從‘字典’中取出復用，避免頻繁創建和銷毀，提升效率，節約內存。

'''jupyter這里運行存在問題，以注釋為主'''

# 字符串緩存機制 例子

# 非乘法得到的字符串

def unMult():

s1 = 'string'

s2 = 'string'

print('非乘法得到的字符串')

print('*'*30)

print('s1和s2地址比較：',id(s1) == id(s2)) # True

print('*'*30)

# 乘數為1得到的字符串

def multOne():

s3 = 'asdf!@#$%^*'*1

s4 = 'asdf!@#$%^*'*1

print('乘數為1得到的字符串')

print('*'*30)

print('s3和s4地址比較：',id(s3) == id(s4)) # True

print('*'*30)

# 乘數>=2時

def multMore():

s3 = 'adf!'*4 # 包含其他字符，總長<20

s4 = 'adf!'*4

s5 = 'qwertyuiop[]asdfghjk!@#$%^&'*4

# 包含其他字符，總長>20

s6 = 'qwertyuiop[]asdfghjk!@#$%^&'*4

s7 = 'asdf_asdf'*3 # # 不包含其他字符，總長<20

s8 = 'asdf_asdf'*3

print('乘數為>=2，總長度<=20,包含其他字符得到的字符串')

print('*'*30)

print('s3和s4地址比較：',id(s3) == id(s4)) # False

print('*'*30)

print('乘數為>=2，總長度>20,包含其他字符得到的字符串')

print('*'*30)

print('s5和s6地址比較：',id(s5) == id(s6)) # False

print('*'*30)

print('乘數為>=2，總長度<=20,不包含其他字符得到的字符串')

print('*'*30)

print('s7和s8地址比較：',id(s7) == id(s8)) # True

print('*'*30)

# test

unMult()

multOne()

multMore()

非乘法得到的字符串

******************************

s1和s2地址比較： True

s1和s2來源比較： True

******************************

乘數為1得到的字符串

******************************

s3和s4地址比較： True

s3和s4來源比較： True

******************************

乘數為>=2，總長度<=20,包含其他字符得到的字符串

******************************

s3和s4地址比較： True

s3和s4來源比較： True

******************************

乘數為>=2，總長度>20,包含其他字符得到的字符串

******************************

s5和s6地址比較： True

s5和s6來源比較： True

******************************

乘數為>=2，總長度<=20,不包含其他字符得到的字符串

******************************

s7和s8地址比較： True

s7和s8來源比較： True

******************************

小數據池

大前提：

小數據池也是只針對 int(float)，str，bool。

小數據池是針對不同代碼塊之間的緩存機制！！！

Python自動將-5~256的整數進行了緩存，

當你將這些整數賦值給變量時，并不會重新創建對象，

而是使用已經創建好的緩存對象。

python會將一定規則的字符串在字符串駐留池中創建一份。

'''小數據池例子'''

# 整數

a = 100

b = 100

c = 123456

d = 123456

print('id(a) == id(b): ',id(a) == id(b))

print('id(c) == id(d): ',id(c) == id(d))

id(a) == id(b): True

id(c) == id(d): False

指定駐留

# 指定駐留 例子

from sys import intern

a = 'asd*&'*3

b = 'asd*&'*3

print('未指定駐留：a is b：', a is b)

print(id(a))

print(id(b))

c = intern('asd*&'*3)

d = intern('asd*&'*3)

print('指定駐留：c is d：', c is d)

print(id(c))

print(id(d))

未指定駐留：a is b： False

139839647396976

139839643255088

不未指定駐留：c is d： True

139839642805680

139839642805680

引用計數

Python中以引用計數為主：

引用計數優點：簡單，實時性

引用計數缺點：維護時占用內存，循環引用，造成內存泄漏

引用計數減一不止del，還可以透過賦值None

隔代回收

Ruby中的垃圾回收是標記清除，對內存的申請是一次申請多個，

當內存不夠用時再清理，而Python中的內存申請是用一個申請一個。

隔代回收為輔：

零代鏈表中檢測到相互循環引用的減一，得到是否是垃圾(引用計數為0)，需要回收，否則不會減一

GC模塊

'''

gc.get_count()：獲取當前自動執行垃圾回收的計數器

返回一個元組(x,y,z)

參數解釋：

[

x 表示內存占用，

y 表示零代清理次數，

z 同理表示1代清理次數

]

gc.get_threshold() 獲取的gc模塊中自動執行垃圾回收的頻率

返回(x,y,z)

參數解釋：

[

x表示清理上限，

y表示每清理零代鏈表10次，

清理一次 1 代鏈表。

z同理是1,2代 這里的x,y,z默認值為(700,10,10)

]

查看一個對象的引用計數：

sys.getrefcount()

gc.disable() 關閉Python的gc

gc.enable() 開啟gc

gc.isenabled() 判斷是否是開啟gc的

gc.collect([generation])顯式進行垃圾回收(手動回收)

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，也就是等于傳2。

]

注意：

盡量不要手動重寫對象的__del__方法，

因為重寫后會使刪除時不會自動調用gc來刪除，

此時需要調用父類的__del__()來刪除

'''

# gc 引用計數 示例

import gc, sys

a = 1

get_a_c = sys.getrefcount(a)

b = a

get_b_c = sys.getrefcount(a)

gc_c = gc.get_count()

gc_t = gc.get_threshold()

gc.disable()

gc.enable()

gc_is = gc.isenabled()

gc_cl = gc.collect(2)

print(get_a_c, get_b_c, gc_c, gc_t, gc_is, gc_cl)

2275 2275 (603, 5, 0) (700, 10, 10) True 921

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python手动垃圾回收_Python3学习笔记,F,垃圾,回收的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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