Python的内存管理

水深无声 2023-06-06 03:55 64阅读 0赞

# Python的内存管理 #

语言的内存管理是语言设计的一个重要方面。它是决定语言性能的重要因素。无论是C语言的手工管理，还是Java的垃圾回收，都成为语言最重要的特征。这里以Python语言为例子，说明一门动态类型的、面向对象的语言的内存管理方式。

### 对象的内存使用 ###

赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句，也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。

a = 1

整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句，引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考[动态类型][Link 1])，对象与引用分离。Python像使用“筷子”那样，通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。

![16175025-e8ae03a3023543a28d9b6be8b03990c9.jpg][]

引用和对象

为了探索对象在内存的存储，我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。

a = 1
    
    print(id(a))
    print(hex(id(a)))

在我的计算机上，它们返回的是:

11246696  
'0xab9c68'

分别为内存地址的十进制和十六进制表示。

在Python中，整数和短小的字符，Python都会缓存这些对象，以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时，实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

a = 1
    b = 1
    
    print(id(a))
    print(id(b))

上面程序返回

11246696

可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。

为了检验两个引用指向同一个对象，我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

![复制代码][copycode.gif]

# True
    a = 1
    b = 1
    print(a is b)
    
    # True
    a = "good"
    b = "good"
    print(a is b)
    
    # False
    a = "very good morning"
    b = "very good morning"
    print(a is b)
    
    # False
    a = []
    b = []
    print(a is b)

![复制代码][copycode.gif]

上面的注释为相应的运行结果。可以看到，由于Python缓存了整数和短字符串，因此每个对象只存有一份。比如，所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句，也只是创造了新的引用，而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。

在Python中，每个对象都有存有指向该对象的引用总数，即引用计数(reference count)。

我们可以使用sys包中的getrefcount()，来查看某个对象的引用计数。需要注意的是，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。

![复制代码][copycode.gif]

from sys import getrefcount
    
    a = [1, 2, 3]
    print(getrefcount(a))
    
    b = a
    print(getrefcount(b))

![复制代码][copycode.gif]

由于上述原因，两个getrefcount将返回2和3，而不是期望的1和2。

### 对象引用对象 ###

Python的一个容器对象(container)，比如表、词典等，可以包含多个对象。实际上，容器对象中包含的并不是元素对象本身，是指向各个元素对象的引用。

我们也可以自定义一个对象，并引用其它对象:

![复制代码][copycode.gif]

class from_obj(object):
        def __init__(self, to_obj):
            self.to_obj = to_obj
    
    b = [1,2,3]
    a = from_obj(b)
    print(id(a.to_obj))
    print(id(b))

![复制代码][copycode.gif]

可以看到，a引用了对象b。

对象引用对象，是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式，实际上是让词典的一个键值"a"的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。

当一个对象A被另一个对象B引用时，A的引用计数将增加1。

![复制代码][copycode.gif]

from sys import getrefcount
    
    a = [1, 2, 3]
    print(getrefcount(a))
    
    b = [a, a]
    print(getrefcount(a))

![复制代码][copycode.gif]

由于对象b引用了两次a，a的引用计数增加了2。

容器对象的引用可能构成很复杂的拓扑结构。我们可以用objgraph包来绘制其引用关系，比如

![复制代码][copycode.gif]

x = [1, 2, 3]
    y = [x, dict(key1=x)]
    z = [y, (x, y)]
    
    import objgraph
    objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')

![复制代码][copycode.gif]

![16192959-84cf30124cd24a71aaa9f999da3a3522.png][]

objgraph是Python的一个第三方包。安装之前需要安装xdot。

sudo apt-get install xdot
    sudo pip install objgraph

[objgraph官网][objgraph]

两个对象可能相互引用，从而构成所谓的引用环(reference cycle)。

a = []
    b = [a]
    a.append(b)

即使是一个对象，只需要自己引用自己，也能构成引用环。

a = []
    a.append(a)
    print(getrefcount(a))

引用环会给垃圾回收机制带来很大的麻烦，我将在后面详细叙述这一点。

### 引用减少 ###

某个对象的引用计数可能减少。比如，可以使用del关键字删除某个引用:

![复制代码][copycode.gif]

from sys import getrefcount
    
    a = [1, 2, 3]
    b = a
    print(getrefcount(b))
    
    del a
    print(getrefcount(b))

![复制代码][copycode.gif]

del也可以用于删除容器元素中的元素，比如:

a = [1,2,3]
    del a[0]
    print(a)

如果某个引用指向对象A，当这个引用被重新定向到某个其他对象B时，对象A的引用计数减少:

![复制代码][copycode.gif]

from sys import getrefcount
    
    a = [1, 2, 3]
    b = a
    print(getrefcount(b))
    
    a = 1
    print(getrefcount(b))

![复制代码][copycode.gif]

### 垃圾回收 ###

吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会乖巧的在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage collection)，将没用的对象清除。在许多语言中都有垃圾回收机制，比如Java和Ruby。尽管最终目的都是塑造苗条的提醒，但不同语言的减肥方案有很大的差异 (这一点可以对比本文和[Java内存管理与垃圾回收][Java]

)。

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从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。比如下面的表:

a = [1, 2, 3]
    del a

del a后，已经没有任何引用指向之前建立的\[1, 2, 3\]这个表。用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象。这个对象如果继续待在内存里，就成了不健康的脂肪。当垃圾回收启动时，Python扫描到这个引用计数为0的对象，就将它所占据的内存清空。

然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。

我们可以通过gc模块的get\_threshold()方法，查看该阈值:

import gc
    print(gc.get_threshold())

返回(700, 10, 10)，后面的两个10是与分代回收相关的阈值，后面可以看到。700即是垃圾回收启动的阈值。可以通过gc中的set\_threshold()方法重新设置。

我们也可以手动启动垃圾回收，即使用gc.collect()。

### 分代回收 ###

Python同时采用了分代(generation)回收的策略。这一策略的基本假设是，存活时间越久的对象，越不可能在后面的程序中变成垃圾。我们的程序往往会产生大量的对象，许多对象很快产生和消失，但也有一些对象长期被使用。出于信任和效率，对于这样一些“长寿”对象，我们相信它们的用处，所以减少在垃圾回收中扫描它们的频率。

![16223557-03c5f74bcc0a4ef9ae04f85ce5ac3353.jpg][]

小家伙要多检查

Python将所有的对象分为0，1，2三代。所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动时，一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收，那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一定次数的垃圾回收后，那么会启动对0，1，2，即对所有对象进行扫描。

这两个次数即上面get\_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的两个10。也就是说，每10次0代垃圾回收，会配合1次1代的垃圾回收；而每10次1代的垃圾回收，才会有1次的2代垃圾回收。

同样可以用set\_threshold()来调整，比如对2代对象进行更频繁的扫描。

import gc
    gc.set_threshold(700, 10, 5)

### 孤立的引用环 ###

引用环的存在会给上面的垃圾回收机制带来很大的困难。这些引用环可能构成无法使用，但引用计数不为0的一些对象。

![复制代码][copycode.gif]

a = []
    b = [a]
    a.append(b)
    
    del a
    del b

![复制代码][copycode.gif]

上面我们先创建了两个表对象，并引用对方，构成一个引用环。删除了a，b引用之后，这两个对象不可能再从程序中调用，就没有什么用处了。但是由于引用环的存在，这两个对象的引用计数都没有降到0，不会被垃圾回收。

![16232930-70dc03459d75434cb4056983b0c3f37a.png][]

孤立的引用环

为了回收这样的引用环，Python复制每个对象的引用计数，可以记为gc\_ref。假设，每个对象i，该计数为gc\_ref\_i。Python会遍历所有的对象i。对于每个对象i引用的对象j，将相应的gc\_ref\_j减1。

![17000138-7d55fb2cfaa24de687ad959239407f2f.png][]

遍历后的结果

在结束遍历后，gc\_ref不为0的对象，和这些对象引用的对象，以及继续更下游引用的对象，需要被保留。而其它的对象则被垃圾回收。

### 总结 ###

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。

[Link 1]: http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/07/10/2582795.html
[16175025-e8ae03a3023543a28d9b6be8b03990c9.jpg]: /images/20230601/a5dc52f9c468412cb25189677527f0b8.png
[copycode.gif]: /images/20230601/dccd1e59b65e40c192380a78bb66a2f6.png
[16192959-84cf30124cd24a71aaa9f999da3a3522.png]: /images/20230601/3d1dba13081c4a8196085f52032d099b.png
[objgraph]: http://mg.pov.lt/objgraph/
[Java]: http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/04/28/3048353.html
[16213623-b0a0c345b02846deb564c028dca40ac7.jpg]: /images/20230601/b9bcee68b90345d886de272cc1c125ad.png
[16223557-03c5f74bcc0a4ef9ae04f85ce5ac3353.jpg]: /images/20230601/c9f54326a61d42759c7c68d20233016b.png
[16232930-70dc03459d75434cb4056983b0c3f37a.png]: /images/20230601/ca51cce8a3db4f4b904b4368b7a93e04.png
[17000138-7d55fb2cfaa24de687ad959239407f2f.png]: /images/20230601/a485b17249ed4b29847c67ac768a8268.png

Python的内存管理

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