元类和垃圾回收机制（七）

一、元类

1、新式类和旧式类

旧式类：

对于旧式类，类（class)和类型（type）并不完全相同。一个旧式类的实例总是继承自一个名为instance的内置类型。如果obj是旧式类的实例，那么obj.class就表示该类，但type(obj)始终是instance类型。

新式类

新式类统一了类(class）和 类型(type)的概念。如果obj是新式类的实例， type(obj) 则与obj.class相同

注意点：

在python 2中，默认所有类都是旧式类。在python2.2之前，根本不支持新式类。从python2.2开始，可以创建新式类，单必须声明它是新式类。

在python3中，所有类都是新式类。因此，python3可以交换一个引用对象的类型和类。

2、类型（type）和类（class)

在python中，一切都是对象。类也是对象，所以一个类（class)必须有一个类型（type)

class MyClass:
  pass

c = MyClass()

print(type(c))
print(type(MyClass))

执行结果：实例的类型是类，类的类型是type

type的类型也是type

元类：python中任何新式类以及python3中的任何类都是type元类的一个实例。函数type实际上是一个元类，type就是python在背后用来创建所有类的元类。

注意区分元类和继承的基类：

type:是元类，所有的类都通过type创建出来

object:顶层的基类，所有类的继承定级父类都是object

3、使用type动态定义类

内置type(）函数在传递一个参数时，将返回一个对象的类型。对于新式类，通常与对象的class属性相同

type(name, bases, dict)调用type():

name:指定类的名称，将成为该类的name属性

bases:指定继承类的基类元组，将成为该类的bases属性

dict:指定包含类主体定义的名称空间字典，将成为该类的dict属性

def func1(self):
  print('这个是self.name:', self.name)
dict1 = {'name': 'sinder', 'age': 29, 'func': func1}
My = type('MyClass', (object,), dict1)

print(My)

m1 = My()
print(m1.name)
print(m1.age)
m1.func()
print(type(m1))
print(My.__dict__)

运行结果：

二、内存管理

1、对象引用

在python中我们来看一个最简单的赋值语句

a = 10

首先这个10它是一个数值类型的对象，那么这个a呢？他只是一个对10这个对象引用的变量，如果在下面我们再赋值：

 b = a

那么此时的打印b，返回的结果也是10这个对象，b也是对10这个变量的引用

变量:通过变量指针引用对象

变量指针指向具体对象的内存空间，取对象的值

对象，类型一致，每个对象都包含一个头部信息（头部信息：类型标识符和引用计数器）

a = 10 此时a这个变量指向10这个对象，在10这个对象中，头部中包含的信息为对象的类型，引用计数为1

b = a 此时b引用的是a这个变量，那么a引用的是10这个对象，此时b实际上也是引用10这个对象，引用计数为2

2、引用计数

每个对象创建之后都有个引用计数，当引用计数为0时，那么垃圾回收机制就会把它销毁，回收内存空间。

引用计数存在一个缺陷：当两个对象出现循坏引用时，这两个变量始终不会被销毁，这样会导致内存泄漏。

3、小整数池和intern机制

 小整数池：专门划分一块内存（-5~256）

interrn机制：存储连续字符

4、深浅拷贝

copy()：分配内存

浅拷贝：只复制内容(类似创建快捷键），引用的是copy的对象

深拷贝：类似粘贴复制

两个对象互相引用，删除不掉，导致内存泄漏。对此python通过标记-清除处理机制进行处理。

5、垃圾回收机制

python中垃圾回收机制以引用计数为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略

引用计数上面已经提过

标记清除：

标记清除（Mark—Sweep）』算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC会把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？

 

 

 

对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。 mark-sweepg 在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。

标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

分代回收：

分代回收机制是对引用计数的一个补充机制。在一个模块里创建了很多变量，有些变量被删除了，python解释器底层如何知道对象有没有被删除，对象的引用计数还剩多少？

python分了三代列表进行管理：新创建的变量或对象全部嫁到第一代列表里面，当第一代列表的数量达到700时，python解释器查询第一代列表的对象的引用计数，引用计数为0的对象进行删除，引用计数不为0的对象移到第二代列表，这是第一代列表就空出来；当第一代列表对象数达到700时再次进行清理，当第一代列表清理了十次时，第二代列表进行清理，同理，python解释器查询第二代列表对象的引用计数，引用计数为0的对象删除，不为0的对象移至第三代列表；第二代列表清理了10次第三代列表清理一次。

 

gc模块

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

通过gc.set_threshold（500， 10 ，10）可以设置阀值的数目

注意：
如果循环引用中，两个对象都定义了__del__方法，gc模块不会销毁这些不可达对象，因为gc模块不知道应该先调用哪个对象的__del__方法，所以为了安全起见，gc模块会把对象放到gc.garbage中，但是不会销毁对象。

参考：https://testerhome.com/topics/16556