谈一谈python的垃圾回收机制
【python的垃圾回收机制是怎么实现的】
在C语言时代程序员要负责内存的申请和释放，虽然这样的程序可以对资源进行精细的控制、但是它也有它的问题、这就要求程序员
要写许多与业务逻辑无关的内容在代码里面；更大的问题是程序员有可能忘记了释放自己申请的资源。如果一个程序总是申请资源而
不主动把资源释放给操作系统、那么操作系统有再多的资源也不够给程序败的。
所以呢！ C语言不但对程序员的能力有比较高的要求，还要它比较细心才行；我之前就遇到过一个家公司他们的C#代码有问题，Task
对象应该在用完之后要close的、可是程序员并没有这样做，这使得主机运行几天内存就不足了；然后他们就每天凌晨没人用的时候重
启一下window-server。
与大多数语言一样python的垃圾的回收也是基于引用计数来实现的；也就是说你用python创建的每一个对象python解释器都会在后台
默默的给你记住有多少个变量名引用了你创建的对象、当它发现有0个变量名引用了你创建的对象之后、解释器就会把对象给释放掉。
【1、如果确定一个对象有多少个变量名引用了它】
sys模块的getrefcount函数可以返回给定对象的引用数量
>>> i = 65535
>>> sys.getrefcount(i)
2
>>>
为什么返回的是2而不是 1 、根据官方文档的说法是getrefcount函数的内部也引用传入的对象、所以i对象在两处被引用了、所以返回
了2。值得一提的是，这还并不是关于gerefcount的全部，请看下面的代码
>>> j = 1
>>> sys.getrefcount(j)
733
这时返回733的原因是由于官方对性能的一个优化造成的，像“1”这样的值是非常、常用的，所以python并没有为这733处用到1的地方都
创建一个“1”而是让他们共用同一个“1”所以对于一些比较特别的getrefcount的返回看起一就大了去了。
【2、什么是弱引用】
要说清楚弱引用还要通过一般的引用说起、如果你有其它oop语言的经历你可能会知道“装箱”，“拆箱”这一对名词，在python中一些都
是对象并没有谁是特殊的，也就是说不存在“装箱”，“拆箱”的概念；对于赋值语句最正确的理解是在对象上粘标签，用下面例子来说明
这个
>>> i = 65535
>>> j = i
>>>
第一行说的是创建一个对象(int类型)它的值是65535、并给对象粘上标签“i”、在这之后就可以通过“i”引用65535这个值了；
第二行是在i所引用的对象上再粘一个标签，这个新标签的名字叫“j”；应该和你想的一样由于65535这个对象分别被“i,j”引用
了，所以sys.getrefcount(i)应该要返回“3”
>>> i = 65535 >>> j = i >>> sys.getrefcount(j) 3
弱引用就是虽然在对象上多粘了一个标签，但是对象的引用计数器并不会增长。感觉文字不足以表达，还是直接上代码吧；
>>> from weakref import ref >>> class Node(object): ... pass ... >>> a = Node() >>> sys.getrefcount(a) 2 >>> b = a >>> sys.getrefcount(a) 3 >>> c = ref(a) >>> sys.getrefcount(a) 3
可以看到通过ref函数转一道手后 c 这个标签虽然粘上去了，但是并不会引起引用计数器的增长。
【3、我们通过什么方式可以观察到垃圾回收】
对象的__del__这个魔术方法就是在垃圾回收时调用的，也就是说我们只要重写这个方法、并在方法内打印一定的输出我们就可以做到
垃圾回收的肉眼可见了。
>>> class Node(): ... def __init__(self,value): ... self.value=value ... def __del__(self): ... print('this is __del__'.format(self.value)) ... >>> n = Node(123) >>> del n this is __del__ >>> n = Node(456) >>> n = None this is __del__
可以看到有两种方法可以触发垃圾回收程序、1)：显示的del一个对象，2)：当一个对象的引用计数器为零时 。这两种情况任何一种发
生后对象就会被标记为“可回收”状态，垃圾回收器会基于一定的算法对它们进行垃圾回收。
【4、谈谈垃圾回收不起作用的情况】
正常情况下没有垃圾回收不起作用的情况、通常垃圾得不到回收是因为我们的代码逻辑上有问题；这个问题使得，即使对于那些
不使用的对象它的引用计数器也不为 0 ，这就使得垃圾回收不起作用了。这种问题目前我遇到过的情况就是因为“环形”的数据
结构引起的、可以看一下的例子
>>> class Node(object): ... def __init__(self,value,child=None): ... self.value=value ... self.child=child ... def set_child(self,child): ... self.child=child ... def __del__(self): ... print("Node.__del__ {0}".format(self.value)) >>> child = Node('child') >>> root.set_child(child) >>> child.set_child(root) >>> del child >>> del root >>> >>> >>>
可以看到 del child 和 del root 都没有能触发垃圾回收、问题就在于对象的引用计数器并不为零；拿root来说吧，它还被child.child这个名字引用着
所以引用计数器并不认为child是一个可以回收的对象，所以我们并没有看到理想中的__del__魔术方法的执行。
【5、通过弱引用来修复bug】
from time import sleep from weakref import ref from sys import getrefcount class Node(object): ... def __init__(self,value,child=None): ... self.value=value ... self.child=child ... def set_child(self,child): ... self.child=ref(child) #self.child以弱引用方式实现 ... def __del__(self): ... print("Node.__del__ {0}".format(self.value)) >>> root = Node('root') >>> child = Node('child') >>> root.set_child(child) >>> child.set_child(root) >>> print(getrefcount(root)) 2 >>> print(getrefcount(child)) 2 >>> del child Node.__del__ child >>> del root Node.__del__ root >>> >>> >>>
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