垃圾回收
我们作为Python程序员很幸福。 我们日常之所以不太需要关注内存管理和垃圾收集，是因为CPython解释器有自己的机制进行处理。 那么，在Python的世界里，为什么不需要太关注垃圾回收呢？
这是因为Python独有的解释器会自动进行与垃圾回收相对应的处理，在大部分场景中不需要人为干扰。 另外，对Python的共识是开发效率。 因为是粘合剂语言，所以在很多情况下高性能和内存问题不明显，现在服务器资源便宜，人力资源高的情况下。
使用Python进行Web开发，即使工作多年也不怎么会遇到内存管理和垃圾回收。 在web APP应用中大多数使用多进程模型，一种是定期超时重新启动，另一种是每次联机时都重新启动进程。 因此，一个进程长时间驻留，占用大量内存，不会引起内存泄漏。 因此，GC的缺陷几乎不会对Web开发产生大的影响。 并且CPython也很齐全，几乎不会发生内存泄漏之类的问题。 大多数情况下，开发人员使用不当或使用不当，导致内存消耗不正常。
参照数
因为Python的垃圾回收是基于引用技术的，所以理解引用计数也是非常重要的。 引用计数的原理是在创建或复制对象的引用时，将对对象的引用计数加1。 如果放弃一个对象的引用，则对象的引用数将减少1。 如果对象的引用数减少到0，则意味着该对象已经不被任何人使用，并且可以立即释放其使用的内存。
引用计数这一结构的特征比较具有实时性，但引用计数存在循环引用问题。 例如，如果a引用b，b引用a，每个对象的引用数不为0，则永远不会回收a和b消耗的内存资源。 因此，为了解决这个问题，需要一些回收算法，但是Python使用了标签清除和分代回收机制。
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取消标记
如上所述，标记-清除是为了解决循环参照的问题。 理想地，例如，有两个对象a和b，并且如果a有b的参考，则b的参考数减1。 然后，沿着引用到达b。 因为b有引用a的引用，所以同样地将a的引用数减1。 这样，将通过参考计数循环参考的环摘出。但是，还有一个问题。 假设为对象a。 有对对象c的引用，c没有引用a。 如果c的参照计数减少1，最后a没有被回收的话，显然我们错把c的参照计数减少了1。 这样，在将来的某个期间内就会发生对c的悬空引用。 这要求在c未被删除的情况下对c的引用计数进行复用。 如果采用这样的方案，维持该参照计数的复杂性将倍增。 这个标记清除为了解决这个问题，采用了更好的方法。
由于清除标记后，可以复制集合中对象的引用数，而不是更改实际的引用数，因此采用了更好的方法。 对副本进行更改不会影响对象的生命周期的维持。
按世代回收
代理回收是面试中经常被问到的问题。 分代回收的核心思想是，对象生存的时间越长，就应该回收得越少，而不是垃圾。 另外，Python将所有对象分为0、1、2三代，所有新对象都是0代对象。 但是，如果某一代的对象经历了垃圾回收，依然生存，那就分为下一代的对象——第一代或第二代。
您可以使用以下代码查看按层代列出的预先值： 通常返回元组，包含三个数字。 默认值为[ 700，10，10 ]。 前一个数字700表示上次垃圾回收减去当前分配的内存数减去释放的内存数。 当这个数字达到700时，将回收第一代垃圾对象，并将第二个数字加1。 当第二个数字增加到10时，第一代和第二代垃圾对象被回收，第三个数字加1。 当第三个数值增加到10时，将回收三代，初始化为[ 0，0，0 ]，然后继续计数。
文/上海蓝盟 IT外包专家
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