python引用计数原理

一、概述

要保持追踪内存中的对象,Python使用了引用计数这一简单的技术。

 

sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数,但是比正常计数大1,因为调用函数的时候传入a,这会让a的引用计数+1

 

二、引用计数的增减

2.1 增加引用计数

当对象被创建并(将其引用)赋值给变量时,该对象的引用计数被设置为1。

对象的引用计数增加的情况:

  • 对象被创建:x = 3.14
  • 另外的别名被创建:y = x
  • 对象被作为参数传递给函数(新的本地引用):foobar(x)
  • 对象成为容器对象的一个元素:myList = [123, x, 'xyz']

2.2 减少引用计数

对象的引用计数减少的情况:

  • 一个本地引用离开了其作用范围。如fooc()函数结束时,func函数中的局部变量(全局变量不会)
  • 对象的别名被显式销毁:del y
  • 对象的一个别名被赋值给其他对象:x = 123
  • 对象被从一个窗口对象中移除:myList.remove(x)
  • 窗口对象本身被销毁:del myList

2.3 del语句

Del语句会删除对象的一个引用,它的语法如下:del obj[, obj2[, ...objN]]

例如,在上例中执行del y会产生两个结果:

  • 从现在的名称空间中删除y
  • x的引用计数减1
Python引用计数机制是其内存管理的核心部分,用于自动跟踪和回收不再使用的对象,其基本原理和特点如下: ### 引用计数机制的工作原理 1. **计数规则**:每个Python对象内部都维护一个引用计数器,记录当前有多少个引用指向该对象。每当一个新的引用指向对象时,计数器加1;当引用被删除或重新指向其他对象时,计数器减1。 2. **触发回收**:当对象的引用计数器归零时,Python会立即释放该对象占用的内存空间,并调用对象的`__del__`方法(如果定义了)。 3. **高效性**:引用计数机制使得对象能在不再被使用时立即被回收,避免了内存泄漏的风险。 ### 引用计数器的增减场景 - **增加引用计数**: - 对象被赋值给变量(如`x = obj`)。 - 对象被作为参数传递给函数(如`func(obj)`)。 - 对象被添加到容器中(如列表、字典等)。 - **减少引用计数**: - 变量被重新赋值(如`x = None`)。 - 变量离开作用域(如函数执行完毕)。 - 对象从容器中移除(如`del lst[0]`)。 ### 示例代码 ```python import sys class Test: def __init__(self, value): self.value = value print(f"对象 {self.value} 创建,引用计数: {sys.getrefcount(self) - 1}") # 初始引用计数为1(减去getrefcount自身的引用) def __del__(self): print(f"对象 {self.value} 被删除") # 创建对象 obj1 = Test(1) # 引用计数: 1 obj2 = obj1 # 引用计数: 2 print(f"当前引用计数: {sys.getrefcount(obj1) - 1}") # 减少引用计数 del obj2 # 引用计数: 1 print(f"当前引用计数: {sys.getrefcount(obj1) - 1}") del obj1 # 引用计数: 0,触发__del__ ``` ### 引用计数的局限性 1. **循环引用问题**:当两个或多个对象相互引用时,引用计数无法归零,导致内存泄漏。此时需要依赖Python的垃圾回收器(GC)来检测和回收循环引用的对象。 2. **性能开销**:频繁的引用计数增减操作会带来一定的性能开销,尤其是在高并发或高性能场景下。 ### 优化建议 - 避免不必要的对象创建和销毁。 - 使用`weakref`模块处理循环引用。 - 在关键性能路径中,尽量减少对象的引用传递。
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