深入探索 Python 垃圾回收机制：引用计数与分代收集的本质与挑战

深入探索 Python 垃圾回收机制：引用计数与分代收集的本质与挑战

引言

作为一门以易用与高效著称的编程语言，Python 的内存管理机制为开发者提供了极大的便利。它让我们无须手动释放内存，而是通过垃圾回收机制自动处理不再使用的对象。然而，自动化的背后并非完全无懈可击，Python 的垃圾回收机制也有其局限性与挑战。

本篇文章将带领大家深入解析 Python 的两大核心垃圾回收技术——引用计数与分代收集，了解它们的工作原理、优势与不足，并探讨如何优化内存管理以提升程序性能。

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引用计数的内部原理

引用计数是 Python 垃圾回收机制的基石，负责实时跟踪每个对象的引用数。当对象的引用计数降为 0 时，它会立即被销毁，释放占用的内存。

工作原理：

1. 每个 Python 对象都有一个 reference count 属性，记录当前引用数量。
2. 当对象被引用时，引用计数 +1；当引用被移除时，引用计数 -1。
3. 如果某个对象的引用计数变为 0，则其内存会被立即回收。

代码示例：