自动化测试python对象和垃圾回收

自动化测试python对象和垃圾回收

 

1. python对象

python使用对象模型来存储数据，python中万物皆对象。
python对象有三个特性：身份，类型，值。

• 身份：身份是对象的唯一标识，可以看做是对象的内存地址。使用内建函数id()可以查看对象id。判断两个变量是否为指向相同对象，可以使用is操作符，例如：a is b，返回boolean值
• 类型：对象类型决定该对象保存什么类型的值，可以进行什么样的操作，遵循什么样的规则。使用内建函数type()可以返回对象类型。
• 值：值就是对象存储的数据项。一个对象的身份和类型是不可变的，但值根据类型的不同具有不同可变性。
  不可变类型：数字（整型，浮点型，复数型），字符串类型，tuple，frozenset...
  可变类型：list，set，dict...

2. 内存管理

python变量无须显式声明，无须指定类型。python中变量第一次赋值时自动声明，解释器会根据右侧操作数决定对象的类型，在对象创建后，该对象的引用会赋值给左侧的变量，该变量会作为该对象的别名（即引用）。
python解释器使用gc模块自动管理内存，其内存管理采用的策略为：引用计数（Reference Counting），标记-清除（Mark—Sweep），分代回收。

2.1 引用计数

python解释器内部用引用计数器记录着所有对象的引用数量，当对象创建时就创建该对象的引用计数并置为1,当引用计数变为0时，该对象会被垃圾回收。

• 增加引用计数

1. 对象被创建时
   a = 1
2. 对象另外的别名被创建
   b = a
3. 对象作为参数传递给函数
   fun(a)
4. 对象成为容器对象的一个元素
   my_list = [a,]

• 减少引用计数

1. 一个本地变量离开作用域
2. 对象的一个别名被显示销毁
   del a
3. 对象的别名从容器中移除
   my_list.remove(a)
4. 含有该对象的容器被销毁（引用计数为0并被回收）
   del my_list

• 引用计数的致命缺陷--循环引用

from sys import getrefcount

a = ['hello'] #对象list1引用计数为1
b = ['world'] #对象list2引用计数为1
print('a:', getrefcount(a)) #由于对象引用作为入参，因此引用计数加1
print('b:', getrefcount(b))
#循环引用
a.append(b) #对象list2引用计数加1
b.append(a) #对象list1引用计数加1
print('a:', getrefcount(a))
print('b:', getrefcount(b))
del a
del b
#销毁a,b后，任然未释放对象list1和list2的内存，会造成内存泄漏

循环引用发生在两个对象互相引用时（如上图代码）；执行del a时，由于a为b中的元素，所以a的引用计数并没有变成0，因此a未被释放；同理，执行del b时，b的引用计数也未减少到0，因此b也未被释放。

2.2 标记-清除

gc模块还使用了类似“标记-清除”的算法来解决可能产生的循环引用。
gc会记录每个对象的引用计数，并用有向图记录对象之间的引用，当遍历a时，a指向b，b的引用计数会减1，同理遍历b时，b指向a，a的引用计数也会减1，最后确保互相引用的对象能够被回收。

2.3 分代

python中通过使用时间来将对象划分成3代。gc会更频繁地处理0代对象，即程序中刚刚创建的，而0代对象经过若干时间周期后仍然存在，则会移动到1代然后才是2代。这些可以通过阈值进行控制。
gc.get_threshold()会返回垃圾回收阈值（700,10,10）,700为垃圾回收启动的阈值（即对象的分配次数和释放次数的差值），后面两个10，分别表示每10次0代垃圾回收，会有1次1代垃圾回收，每10次1代垃圾会有1次2代垃圾回收。
gc.get_count()会返回当前垃圾回收状态：

• 当计数器从(699,0,0)增加到(700,0,0)，gc模块就会执行gc.collect(0)，即检查0代对象的垃圾，并重置计数器为(0,1,0)
• 当计数器从(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模块就会执行gc.collect(1)，即检查0,1代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,1)
• 当计数器从(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模块就会执行gc.collect(2)，即检查0,1,2代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)。

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