python垃圾回收机制

可变不可变对象

Python中每个对象都可以归类为不可变或可变的。在核心类型中，数字 、字符串和元组是不可变的（不可变类型），其他是可变类型，完全自由的改变。
python中不可变数据类型的定义为：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会发生改变，就称不可变数据类型，包括：int（整型）、string（字符串）、tuple（元组)。

h1 = [1]
h2 = [1]
print(h1==h2)#判断是否对象的值相同
print(h1 is h2)#判断是否同一个对象
print(id(h1)==id(h2))

True
False
False

可变对象

h = [1]#可变对象,修改对象的值,内存地址不变化
print(id(h))
h.append(2)
print(id(h))


2373246041856
2373246041856

不可变对象

s = "1"#不可变对象,一旦创建了一个字符串对象，就不能修改它的值。只能创建一个新的字符串对象来代替原来的字符串。
print(id(s))
s = "2"
print(id(s))


1562553106672
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垃圾回收机制

Python的垃圾回收机制主要有两种：引用计数和循环垃圾回收。

引用计数是Python最基本的垃圾回收机制。每个对象都有一个引用计数，当对象被引用时，计数加一，当对象不再被引用时，计数减一。当计数为0时，对象就可以被销毁了。这种机制的优点是实现简单，效率高，但它不能处理循环引用的情况。

循环垃圾回收机制可以解决循环引用的问题。循环引用指的是两个或多个对象之间相互引用，形成一个环。这种情况下，引用计数会一直保持不为0，导致对象无法被销毁。循环垃圾回收机制会定期扫描所有对象，找出不再被引用的对象，并将它们销毁。这种机制的缺点是实现复杂，效率相对较低。

引用计数

在Python中，对象的生命周期由垃圾回收机制来管理。当一个对象不再被引用时，它就可以被销毁了。在这个过程中，Python的垃圾回收机制会定期扫描所有对象，找出不再被引用的对象，并将它们销毁。

a = [1, 2, 3]  # 创建一个列表对象，引用计数为1
b = a  # 将列表对象赋值给变量b，引用计数加1，变为2
c = a  # 将列表对象赋值给变量c，引用计数加1，变为3
del a  # 删除变量a，引用计数减1，变为2
b = 1  # 将变量b赋值为整数1，列表对象的引用计数减1，变为1
c = "hello"  # 将变量c赋值为字符串"hello"，列表对象的引用计数减1，变为0
# [1,2,3]对象的引用为0则会被回收删除

缓存机制

• 在Python中，整数、短字符串和短元组等不可变对象会被缓存并重用，这是为了提高性能和减少内存消耗。因此，当你创建一个新的整数对象时，如果它的值已经存在于缓存中，那么Python会返回缓存中的对象而不是创建一个新的对象，这就是所谓的整数对象的缓存机制。因此，当你创建两个值相同的整数对象时，它们的内存地址是相同的。
• 特殊的垃圾回收机制,即缓存机制。对于一些常用的对象，比如整数、浮点数、空字符串等，Python会将它们缓存起来，以便重复使用。这种机制可以提高程序的性能和减少内存消耗。但是，需要注意的是，缓存机制只适用于不可变对象，对于可变对象，缓存机制不起作用。

d1 = 1#在这个例子中，d1和d2都是整数1，它们的内存地址是相同的，因为它们都指向缓存中的同一个整数对象。
d2 = 1
print(id(d1))
print(id(d2))


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