Décrivez la collection Python Garbage à Python.
Le mécanisme de collecte des ordures de Python gère automatiquement la mémoire grâce à un comptage de référence et à la collecte périodique des ordures. Sa méthode principale est le comptage de référence, qui libère immédiatement la mémoire lorsque le nombre de références d'un objet est nul; Mais il ne peut pas gérer les références circulaires, donc un module de collecte d'ordures (GC) est introduit pour détecter et nettoyer la boucle. La collecte des ordures est généralement déclenchée lorsque le nombre de références diminue pendant le fonctionnement du programme, la différence d'allocation et de libération dépasse le seuil, ou lorsque GC.Collect () est appelé manuellement. Les utilisateurs peuvent désactiver le recyclage automatique via GC.Disable (), exécuter manuellement GC.Collect () et ajuster les seuils pour atteindre le contrôle via gc.set_thershold (). Tous les objets ne participent pas au recyclage des boucles. Par exemple, les objets qui ne contiennent pas de références sont traités par comptage de référence. Les types intégrés tels que INT et STRING ne participent pas au recyclage de boucle, et les classes qui définissent les méthodes __del__ peuvent affecter le comportement de recyclage.
Python gère automatiquement la gestion de la mémoire, et une grande partie de cela est la collecte des ordures. L'idée principale est que Python garde une trace de quels objets sont toujours utilisés et nettoient ceux qui ne le sont pas - libérant de la mémoire sans que vous ayez à le faire manuellement.
Comment fonctionne le collecteur de ordures de Python
À son cœur, Python utilise le comptage de référence comme méthode principale. Chaque objet comptait le nombre de références. Lorsque ce nombre tombe à zéro, la mémoire est immédiatement libérée.
Mais le comptage de référence seul ne peut pas tout attraper - en particulier les références circulaires , où deux ou plusieurs objets se réfèrent les uns aux autres mais sont autrement inaccessibles.
Pour ces cas, Python comprend également un module de collecteur de poubelles (GC) qui s'exécute périodiquement pour détecter et nettoyer ces cycles.
Quand la collecte des ordures se produit-elle?
La collecte des ordures se produit généralement dans les coulisses. Voici quand il entre en jeu:
- Pendant l'exécution normale du programme, lorsque le nombre de références baisse.
- Lorsque le nombre d'allocations moins les négociations dépasse un seuil - cela déclenche le collecteur des ordures cycliques.
- Vous pouvez également le déclencher manuellement à l'aide de
gc.collect()si nécessaire.
Ce comportement automatique fonctionne bien pour la plupart des applications, mais dans les programmes sensibles à la performance ou à long terme, la compréhension du moment où GC fonctionne peut aider à éviter des pauses inattendues.
Contrôle de la collection des ordures
Si vous travaillez avec de grandes structures de données ou si vous avez besoin de plus de contrôle sur le nettoyage de la mémoire, Python vous permet de modifier le collecteur des ordures via le module gc .
Certaines choses courantes que vous pourriez faire:
- Désactivez la collection automatique:
gc.disable() - Exécutez une collection manuelle:
gc.collect() - Ajuster les seuils:
gc.set_threshold()
Ce niveau de contrôle est utile dans des choses comme les boucles de jeu, les systèmes en temps réel ou les services où la cohérence du synchronisation est importante.
Ce qui est collecté (et ce qui ne le fait pas)
Tous les objets ne sont pas traités de la même manière lors de la collecte des ordures. Par exemple:
- Les objets qui ne contiennent pas de références à d'autres objets peuvent être gérés uniquement par comptage de référence.
- Les objets impliqués dans les références circulaires (comme les listes se contenant) sont suivis par le collecteur des ordures.
- Certains types intégrés (comme les INT ou les chaînes) ne participent pas à Cyclic GC car ils ne peuvent pas former des cycles.
De plus, si votre classe définit __del__ , cela peut affecter la collecte des objets - retardant ou compliquant parfois le processus.
Fondamentalement, le système de collecte des ordures de Python fait la plupart des lourds le travail, mais savoir comment cela fonctionne vous aide à écrire un code mieux performant et économe en mémoire.
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