python的深浅拷贝和垃圾回收机制

python的深浅拷贝和垃圾回收机制

深浅拷贝

1. python的变量及其存储

1. python的一切变量都是对象，变量的存储，采用了引用语义的方式，存储的只是一个变量的值所在的内存地址，而不是这个变量的只本身

2. 不管多么复杂的数据结构，浅拷贝都只会copy一层。

理解：两个人公用一张桌子，只要桌子不变，桌子上的菜发生了变化两个人是共同感受的。

2. 浅copy与deepcopy

1. 浅copy： 不管多么复杂的数据结构，浅拷贝都只会copy一层

2. deepcopy : 深拷贝会完全复制原变量相关的所有数据，在内存中生成一套完全一样的内容，我们对这两个变量中任意一个修改都不会影响其他变量

import copy

sourceList = [1,2,3,[4,5,6]]

copyList = copy.copy(sourceList)

deepcopyList = copy.deepcopy(sourceList)

 

sourceList[3][0]=100

 

print(sourceList)      # [1, 2, 3, [100, 5, 6]]

print(copyList)       # [1, 2, 3, [100, 5, 6]]

print(deepcopyList)     # [1, 2, 3, [4, 5, 6]]

python垃圾回收机制

1.引用计数

1）当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1.

2）当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经再没有被使用了，可以将其内存释放掉。

2. 标记－清除

1）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。

2）对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图

3）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。

注：像是PyIntObject、PyStringObject这些不可变对象是不可能产生循环引用的，因为它们内部不可能持有其它对象的引用。

分代回收

1. 分代回收是建立在标记清除技术基础之上的，是一种以空间换时间的操作方式。

2. Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代）

3. 他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。

4. 新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发

5. 把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推

代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发

5. 把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推

6. 老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。