python 内存系列（2）-GC模块一些方法介绍

GC模块一些方法介绍

• gc.disable()

  禁用垃圾收回
  

• gc.enable()

  启用垃圾收回
  

• gc.isenabled()

  查看是否启用了垃圾收回。
  print(gc.isenabled()) # True
  print(gc.disable())   # Node
  print(gc.isenabled()) #False
  print(gc.get_count()) # (669, 11, 0)
  

• gc.get_objects()

  返回由收集器跟踪的所有对象的列表，不包括返回的列表。
  

• gc.collect()

  gc.collect()命令可以回收没有被使用的空间，但是这个命令还会返回一个数值，是清除掉的垃圾变量的个数【不可达的对象数目】。
  > 补充说明：
  显式进行垃圾回收，可以输入参数，
  0代表只检查第一代的对象，
  1代表检查一，二代的对象，
  2代表检查一，二，三代的对象，
  如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。 
  最终返回不可达（unreachable objects）对象的数目
  
  PS：
  reachable objects 可达对象（可回收对象）
  unreachable objects  不可达（unreachable objects）对象（不可回收对象）
  

  一个见证手动回收和不手动回收示例：

  • 不进行手动回收的：

    import gc
    import sys
    import ctypes
  
  
    class PyObject(ctypes.Structure):
        _fields_ = [("refcnt", ctypes.c_long)]
  
  
    obj1 = dict()
    obj2 = dict()
    obj1["obj2"] = obj2
    obj2["obj1"] = obj1
    obj1_addr, obj2_addr = id(obj1), id(obj2)
    del obj1
    del obj2
    # gc.collect()
    print(PyObject.from_address(obj1_addr).refcnt)
    print(PyObject.from_address(obj2_addr).refcnt)
  
  输出：
  1
  1
  

  • 进行手动回收的：

    import gc
    import sys
    import ctypes
  
  
    class PyObject(ctypes.Structure):
        _fields_ = [("refcnt", ctypes.c_long)]
  
  
    obj1 = dict()
    obj2 = dict()
    obj1["obj2"] = obj2
    obj2["obj1"] = obj1
    obj1_addr, obj2_addr = id(obj1), id(obj2)
    del obj1
    del obj2
    gc.collect()
    print(PyObject.from_address(obj1_addr).refcnt)
    print(PyObject.from_address(obj2_addr).refcnt)
  
  输出：
  0
  0
  

• gc.set_debug(flags)

  - 1、设置当前收集器的调试状态，可通过该函数打印经过收集器的所有对象信息，不可访问的对象信息等等，
  - 2、还可以将不可访问的对象保存至gc.garbage列表中(即不释放该对象)，以便开发人员定位。
  - 3、默认一般设置为gc.DEBUG_LEAK
  PS：
  如果设置了gc.DEBUG_SAVEALL，那么所有的unreachable对象都将加入gc.garbage返回的列表，而不止不能被回收的对象。
  

• gc.get_debug()

  返回当前设置的调试标志。
  

• gc.get_threshold()

  获取分代机制机制回收垃圾各代的回收频率的阀值。
  
  资料来自：http://www.manongjc.com/article/59800.html
  分代收集的思想是活的越久的对象，就越不是垃圾，回收的频率就应该越低。
  它分代回收的阀值递增机制:
  - 每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，
  - 如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器.
  
  例如，假设阀值是(700,10,10)：
  当计数器从(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模块会执行gc.collect(0),检查一代对象的垃圾，并重置计数器为(0,4,0)
  当计数器从(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模块会执行gc.collect(1),检查一、二代对象的垃圾，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模块会执行gc.collect(2),检查一、二、三代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)
  

• gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])

  手动设置分代机制机制回收垃圾各代的回收频率的阀值
  

• gc.get_count()

  获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表
  如：
  

  import gc
  
  
  class Ceshi:
      pass
  
      def aaaa(self):
          print("我是测试")
  
  
  print(gc.get_count())  # (689, 11, 0)
  a = Ceshi()
  print(gc.get_count())  # (692, 11, 0)
  del a
  print(gc.get_count())  # (691, 11, 0)
  
  

  • 689： 表示的是距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意是内存分配数，而不是引用计数的增加
  • 11: 指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数
  • 0: 指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。

• gc.garbage

  返回是unreachable对象，不可回收的对象。
  意思是这存放无法释放的对象（引发内存泄漏对象）详细信息，是一个列表，可通过len(gc.garbage)查看造成内存泄漏的对象个数。
  

  可能存在应用泄漏的示例（3.4之前应该是，不过3.5后没看到了）

  import time
  import gc
  
  
  class A():
  
      def __init__(self):
          pass
  
      def __del__(self):
          pass
  
  
  def test_leak():
      c1 = A()
      c2 = A()
  
      c1.t = c2
      c2.t = c1
  
      c1.t2 = c2
      c2.t3 = c1
  
      del c1
      del c2
  
  
  if __name__ == '__main__':
      pass
      test_leak()
      print(gc.collect())  # 输出4
      print(len(gc.garbage))  # 如果这了输出2，有两个垃圾变量未被回收，说明发生内存泄漏
      print(gc.garbage)
  
  

  PS：len(gc.garbage) = 0 说明没有不可回收的对象

参考资料来源：

http://www.manongjc.com/article/59800.html

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小钟同学 | 文 【原创】|