Python:gc模块使用和垃圾回收机制

简介:gc模块即Python中垃圾回收模块,它提供可选的垃圾回收器的接口。同时提供对回收器找到但是无法释放的不可达对象的访问。由于 Python 使用了带有引用计数的回收器,如果你确定你的程序不会产生循环引用,你可以关闭回收器。可以通过调用 gc.disable() 关闭自动垃圾回收。

Python中垃圾回收:
python的垃圾回收器把所有对象分类为三代,其依据是对象在多少次垃圾回收后幸存。新建对象会被放在最年轻代(第 0 代)。如果一个对象在一次垃圾回收后幸存,它会被移入下一个较老代。由于第 2 代是最老代,这一代的对象在一次垃圾回收后仍会保留原样。为了确定何时要运行,垃圾回收器会跟踪自上一次回收后对象分配和释放的数量。当分配数量减去释放数量的结果值大于 threshold0 时,垃圾回收就会开始。初始时只有第 0 代会被检查。如果自第 1 代被检查后第 0 代已被检查超过 threshold1 次,则第 1 也会被检查。对于第三代来说情况还会更复杂。

图解分代回收:

图片

提供的功能包括:

1、关闭收集器
2、调整收集频率
3、设置调试选项

主要方法:

enable()             --启用自动垃圾回收。
disable()            --禁用自动垃圾回收。
isenabled()          --如果启用了自动收集,则返回true。
collect()            --立即执行完全收集。
get_count()          --返回当前集合计数。
get_stats()          --返回包含每代统计信息的词典列表。
set_debug()          --设置调试标志。
get_debug()          --获取调试标志。
set_threshold()      --设置收集阈值。
get_threshold()      --返回集合阈值的当前值。
get_objects()        --返回收集器跟踪的所有对象的列表。
is_tracked()         --如果跟踪给定对象,则返回true。
is_finalized()       --如果给定对象已定稿,则返回true。
get_referrers()      --返回引用对象的对象列表。
get_referents()      --返回对象引用的对象列表。
freeze()             --冻结所有跟踪对象,并在将来的收集中忽略它们。
unfreeze()           --解冻永久生成中的所有对象。
get_freeze_count()   --返回永久生成中的对象数。

最常用的方法:gc.collect() --立即执行完全收集,释放出不使用的资源,归还内存。可以通过参数generation,单独对0,1,2代进行回收释放。

单独对特定代收集:

=
import gc
gc.collect(generation=0)
gc.collect(generation=1)
gc.collect(generation=2)

案例源码:

import subprocess, psutil, gc

mem1 = psutil.virtual_memory()
print(f"某程序前内存已使用:{mem1.used}")
print(f"某程序前内存剩余:{mem1.free}")
print(f"某程序前内存百分比:{mem1.percent}")

app1 = subprocess.Popen(r'D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2020.1.2\bin\idea64.exe')
app2 = subprocess.Popen(r'D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2020.1.2\bin\idea64.exe')
app3 = subprocess.Popen(r'D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2020.1.2\bin\idea64.exe')

mem2 = psutil.virtual_memory()
print(f"某程序后内存已使用:{mem2.used}")
print(f"某程序后内存剩余:{mem2.free}")
print(f"某程序后内存百分比:{mem2.percent}")

app1.kill()
app2.kill()
app3.kill()

gc.collect()
mem3 = psutil.virtual_memory()
print(f"GC回收后内存已使用:{mem3.used}")
print(f"GC回收后内存剩余:{mem3.free}")
print(f"GC回收后内存百分比:{mem3.percent}")

执行收集前后内存变化:

图片

需要注意的是:执行收集本身也需要一点的内存代价,所以可能存在收集完成后内存反而增加的情况。

图片

微信公众号:玩转测试开发
欢迎关注,共同进步,谢谢!

你可能感兴趣的:(Python:gc模块使用和垃圾回收机制)