垃圾回收机制与内存管理

Posted 2023-05-15

参考技术A

内存释放：

垃圾收集机制的原理：

1. 当变量进入环境时，将其标记为“进入环境”，当变量离开环境时，将其标记为“离开环境”（常用）
　　2. 某一个时刻，垃圾回收器会过滤掉环境中的变量，以及被环境变量引用的变量，剩下的就是被视为准备回收的变量
　　3. 到目前为止，IE、Firefox、Opera、Chrome、Safari的js实现使用的都是标记清除的垃圾回收策略或类似的策略，只不过垃圾收集的时间间隔互不相同

那么什么情况会引起内存泄漏呢？

Python之垃圾回收机制与用户交互

Python之垃圾回收机制与用户交互

垃圾回收机制

垃圾回收机制（简称GC）是Python解释器自带一种机制，专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间

为什么要用垃圾回收机制？

程序运行过程中会申请大量的内存空间，而对于一些无用的内存空间如果不及时清理的话会导致内存使用殆尽（内存溢出），导致程序崩溃，因此管理内存是一件重要且繁杂的事情，而python解释器自带的垃圾回收机制把程序员从繁杂的内存管理中解放出来。

垃圾回收机制原理分析

Python的GC模块主要运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题，并且通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间的方式来进一步提高垃圾回收的效率。

引用计数
引用计数就是：变量值被变量名关联的次数
如：age=18
变量值18被关联了一个变量名age，称之为引用计数为1

** 标记-清除**
标记/清除算法的做法是当应用程序可用的内存空间被耗尽的时，就会停止整个程序，然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除

#1、标记
标记的过程其实就是，遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象），然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象，其余的均为非存活对象，应该被清除。

#2、清除
清除的过程将遍历堆中所有的对象，将没有标记的对象全部清除掉。

分代回收
背景
基于引用计数的回收机制，每次回收内存，都需要把所有对象的引用计数都遍历一遍，这是非常消耗时间的，于是引入了分代回收来提高回收效率，分代回收采用的是用“空间换时间”的策略。
分代
分代回收的核心思想是：在历经多次扫描的情况下，都没有被回收的变量，gc机制就会认为，该变量是常用变量，gc对其扫描的频率会降低

回收
回收依然是使用引用计数作为回收的依据

python与用户交互

print(‘*‘ * 50)
s = input(‘请输入你的身高：‘)  # 1. 让程序暂停  # 2. 接收的永远是字符串
print(s, type(s))  # s接收了用户输入的内容
print(int(s) + 1)
print(‘*‘ * 50)

# python2和python3中input的区别

# python2和python3多版本共存

# python.exe复制粘贴一份，然后重命名为python2.exe/python3.exe

# 更换python解释器

# file --> settings --> project --> project interpreter

# python2中input和raw_input的区别

#input()
#用户必须得知道python有哪些数据类型才能使用你这个程序,python2的input就被淘汰
print ‘*‘*50
s = input(‘please enter your name: ‘)  # 输入什么类型就是什么类型
print s,type(s)
print ‘*‘*50


# raw_input()
print ‘*‘ * 50
s = raw_input(‘please enter your name: ‘) # 和python3的input一模一样
print s, type(s)
print ‘*‘ * 50

格式化输出的三种方式

第一种(主流)

# f-string格式化
# f让{}变得有特殊意义，让{}内的普通字符变成了变量名
s1 = ‘nick ‘
s2 = ‘handsome‘
print(f‘{s1}{s2}‘) # nick handsome

第二种(了解)

# %占位符  python3.0 兴许还看得到

s1 = ‘nick‘
s2 = ‘handsome‘
print(‘%s %s‘%(s1,s2))

第三种(了解)

#format  python3.3  --> 一点毛用都么用

s1 = ‘nick‘
s2 = ‘handsome‘
print(‘{} {}‘.format(s1,s2)) # s1-->0 s2-->1

# print(‘{1} {1}‘.format(s1,s2)) # handsome handsome

# 仅作了解

x = 10
print(f‘{x:.5f}‘)  #保留小数个数

s = ‘nick‘
print(f‘{s:*<100}{s:^10}‘)  # ^表示居中 # <居左  # >居右

解压缩

解（解开）压缩（容器类数据类型）

lt=[1,2,3,4,5]
# print(lt[1],lt[2],lt[3])

s1,s2,s3,s4,s5=lt
print(s1,s2,s3,s4,s5)

# 下划线_ 代替不要的

# 单个下划线表示这个东西不需要（约定俗成）
lt=[1,2,3,4,5]
s1,_,_,_,_ = lt
print(s1) # 1
# print(_)  # 可以打印，但是不要去打印

# *_  代替好几个下划线_ 方便

# *_  *把后面的元素全部合成放到列表里去了
lt=[1,2,3,4,5]
s1,*_,s5 = lt
print(s1) # 1
# print(_) # [2,3,4]

# 10,20,30 = (10,20,30) = [10,20,30]
x, y, z = 10, 20, 30 #元组 #看成一个列表，用到了解压缩原理
# x, y, z = [10,20,30]
print(x, y, z)