垃圾回收這是 Python 內存管理系統的重要組成部分。雖然引用計數適用於大多數場景，但垃圾回收解決了僅引用計數不夠的情況，尤其是在處理循環引用時。了解垃圾回收的工作原理將有助於您編寫高效、內存安全的 Python 程序。
什麼是垃圾回收？
垃圾回收是 Python 回收不再使用的內存的方法。它與引用計數一起工作，以確保從內存中刪除未使用的對象。
關鍵思想如下：
- 當對象的引用計數達到零時，Python 的內存管理器會銷毀該對象並回收內存。
- 但是，在更複雜的情況下（如循環引用），垃圾回收會介入進行清理。
垃圾回收是自動的，並定期在後台運行，但 Python 還提供了以編程方式控制和檢查垃圾回收的方法。
循環引用和引用計數的限制
什麼是循環引用？
當兩個或多個對象相互引用時，將發生循環引用，從而創建一個循環。讓我們舉個例子：
這裡：
- A.B 指向 B，B.A 指向 A。這將創建一個循環引用。
引用計數失敗的原因
現在，如果我們刪除對 a 和 b 的引用：
對象 a 和 b 仍在相互引用：
- a 的引用計數為 1（來自 B.A）。
- B 的引用計數為 1（來自 A.B）。
由於它們的引用計數不為零，因此 Python 的引用計數機制無法銷毀它們，從而將它們無限期地留在內存中。這就是垃圾回收的用武之地。
垃圾回收器如何處理循環引用
垃圾回收器通過分析內存中跟蹤的所有對象來識別循環引用。如果它找到一組僅相互引用（並且無法訪問）的對象，它會中斷循環並回收內存。
這可以防止內存泄漏，當不再需要的內存未釋放時，會發生內存泄漏。
使用gc模塊
Python 的 gc 模塊提供了多種工具來與垃圾回收器進行交互。以下是一些關鍵功能：
啟用或禁用垃圾回收
垃圾回收默認處於啟用狀態，但您可以根據需要禁用它（例如，出於性能原因）：
手動觸發垃圾回收
您可以使用 gc.collect（） 手動運行垃圾回收器：
檢查跟蹤對象
垃圾回收器跟蹤內存中的所有對象。您可以使用 gc.get_objects（） 檢查這些內容：
常見問題和最佳實踐
性能影響
- 垃圾回收可能會帶來較小的性能開銷，因為它會定期掃描內存以查找循環引用。
- 除非絕對必要，否則請避免禁用它。
禁用垃圾回收的風險
- 如果在未確保代碼沒有循環引用的情況下關閉垃圾回收，則存在內存泄漏的風險。
調試內存問題
- 使用 gc.get_objects（） 和 gc.collect（） 等工具來識別和解決內存問題。
- 如果您創建具有複雜關係的自定義類，請進行全面測試。
垃圾回收是 Python 內存管理系統的重要組成部分。它通過解析循環引用和防止內存泄漏來補充引用計數。雖然它是自動的，並且在大多數情況下幾乎不需要干預，但 Python 的 gc 模塊提供了在需要時檢查和控制垃圾回收的工具。
