Python內存管理的核心是自動垃圾回收機制，它使開發者能夠專註於業務邏輯而無需手動管理內存。Python採用引用計數作為基礎內存管理方式，每個對象都有一個引用計數器記錄指向它的引用數量。當計數為零時，對象自動銷毀並釋放內存。
引用計數機制簡單高效，但存在一個嚴重局限：無法處理循環引用情況。循環引用指對象之間形成引用環，導致環中每個對象的引用計數永不為零，即使這些對象已無法從程序訪問。為解決這個問題，Python引入了循環垃圾回收器，專門檢測和回收循環引用對象。
引用計數機制基礎
引用計數是Python垃圾回收的第一道防線。當創建對象、複製引用或將對象作為參數傳遞時，引用計數增加；當引用超出作用域或被刪除時，引用計數減少。
import sys
# 創建字元串對象
s ="Hello, Python!"
print(sys.getrefcount(s)) # 輸出4（getrefcount本身會創建一個臨時引用）
# 創建另一個引用
s2 = s
print(sys.getrefcount(s)) # 輸出5
# 刪除一個引用
del s2
print(sys.getrefcount(s)) # 輸出4引用計數雖然簡單，但有兩個主要問題：一是維護引用計數帶來性能開銷；二是無法處理循環引用，可能導致內存泄漏。
循環引用問題詳解
循環引用發生在兩個或多個對象互相引用形成封閉環時。即使這些對象無法從程序其他部分訪問，它們的引用計數也不會降為零，因此不會被自動回收。
class node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.next = None
def __del__(self):
print(f"Node {self.value} is being deleted")
# 創建兩個節點
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
# 創建循環引用
node1.next = node2
node2.next = node1
# 刪除變數引用
del node1
del node2
# 節點對象不會被回收，因為循環引用使引用計數不為零
print("Objects still exist due to circular reference")在這個例子中，即使刪除了變數引用，對象也不會被自動回收，這可能導致內存泄漏。為解決這個問題，Python引入了專門的循環垃圾回收器。
Python循環垃圾回收演算法原理
Python的循環垃圾回收器使用"標記-清除"演算法檢測和回收循環引用對象。
該演算法分為三個階段：收集可能形成循環引用的對象、檢測這些對象之間是否存在循環引用、回收檢測到的循環引用對象。
Python將對象分為三代，新創建的對象被放入第0代。當第0代對象經過一次垃圾回收後仍然存活，就會被移到第1代，依此類推。每一代都有自己的閾值，當該代對象數量超過閾值時，觸發該代的垃圾回收。這種分代策略基於大多數對象生命周期較短的統計事實，能提高垃圾回收效率。
循環引用檢測的基本演算法流程是：首先暫時將所有對象的引用計數減1，如果某對象計數變為0，說明它只被收集的對象引用，可能是循環引用的一部分。然後恢復引用計數，對於可疑對象，檢查它們是否可以從根對象訪問。如果不可訪問，則確認為垃圾對象並回收。
實現循環引用檢測演算法
下面實現一個簡化版的循環引用檢測演算法，使用圖演算法檢測對象之間的循環引用：
class GCObject:
"""模擬可能參與垃圾回收的對象"""
_registry = [] # 全局對象註冊表
def __init__(self, name):
self.name = name
self.references = [] # 該對象引用的其他對象
self.refcount = 0 # 引用計數
self.marked = False # 用於標記演算法
GCObject._registry.append(self)
def add_reference(self, other):
"""添加對另一個對象的引用"""
self.references.append(other)
other.refcount += 1
def __repr__(self):
return f"GCObject({self.name}, refcount={self.refcount})"
class GarbageCollector:
"""簡化版的垃圾回收器"""
def __init__(self):
self.root_objects = [] # 根對象，可從程序直接訪問
self.garbage = [] # 檢測到的垃圾對象
def set_root(self, obj):
"""設置根對象"""
self.root_objects.append(obj)
obj.refcount += 1
def remove_root(self, obj):
"""移除根對象引用"""
if obj in self.root_objects:
self.root_objects.remove(obj)
obj.refcount -= 1
def collect(self):
"""執行垃圾回收"""
print("開始垃圾回收...")
self.garbage = []
# 標記所有可達對象
self._mark_reachable_objects()
# 識別並收集不可達對象
for obj in GCObject._registry:
if not obj.marked and obj.refcount > 0:
self._detect_cycles(obj)
# 回收垃圾對象
self._sweep_garbage()
# 重置標記
for obj in GCObject._registry:
obj.marked = False
print(f"垃圾回收完成，回收了 {len(self.garbage)} 個對象")
def _mark_reachable_objects(self):
"""標記從根對象可達的所有對象"""
for root in self.root_objects:
self._mark_recursive(root)
def _mark_recursive(self, obj):
"""遞歸標記對象及其引用的所有對象"""
if obj.marked:
return
obj.marked = True
for ref in obj.references:
self._mark_recursive(ref)
def _detect_cycles(self, start_obj):
"""檢測從特定對象開始的循環引用"""
visited = set()
path = []
def dfs(obj):
"""深度優先搜索檢測循環"""
if obj in visited:
if obj in path:
cycle_start = path.index(obj)
cycle = path[cycle_start:]
print(f"檢測到循環: {' -> '.join(o.name for o in cycle)} -> {obj.name}")
self.garbage.extend(cycle)
return
visited.add(obj)
path.append(obj)
for ref in obj.references:
dfs(ref)
path.pop()
dfs(start_obj)
def _sweep_garbage(self):
"""清除垃圾對象"""
for obj in self.garbage:
print(f"回收對象: {obj}")
GCObject._registry.remove(obj)這個實現模擬了Python標記-清除演算法的核心步驟：標記從根對象可達的所有對象，檢測不可達對象中的循環引用，最後回收確認為垃圾的對象。雖然簡化了很多細節，但它展示了垃圾回收器的基本工作原理。
優化垃圾回收性能
Python提供了gc模塊，可以手動控制垃圾回收行為。通過這個模塊，可以查看統計信息、手動觸發垃圾回收、調整回收閾值，甚至完全禁用自動垃圾回收。
除了控制垃圾回收行為，還可以使用弱引用避免循環引用問題。Python的weakref模塊提供了弱引用功能，弱引用不會增加對象的引用計數，因此不會阻止對象被回收。
import weakref
class Parent:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.children = []
def add_child(self, child):
self.children.append(child)
def __del__(self):
print(f"Parent {self.name} is being deleted")
class Child:
def __init__(self, name, parent):
self.name = name
self.parent = weakref.ref(parent) # 使用弱引用
parent.add_child(self)
def __del__(self):
print(f"Child {self.name} is being deleted")
# 創建對象並測試
parent = Parent("Alice")
child = Child("Bob", parent)
# 刪除引用
del parent
del child
# 輸出:
# Parent Alice is being deleted
# Child Bob is being deleted在這個例子中，子對象持有對父對象的弱引用，避免了循環引用。當刪除對parent和child的變數引用時，兩個對象都能被正確回收。
總結
Python垃圾回收機制結合了引用計數和循環檢測演算法，能自動回收不再使用的內存空間，包括處理循環引用情況。它具有以下特點：基於引用計數的自動內存管理、循環引用檢測、分代垃圾回收和高度可配置性。在實際應用中，應了解Python垃圾回收的工作原理，避免創建不必要的循環引用，在適當情況下使用弱引用等技術優化內存使用。對於性能敏感的應用，可以考慮手動控制垃圾回收行為，找到最適合應用特點的回收策略。
