Ответ
В Python используется автоматическое управление памятью, которое комбинирует два основных механизма:
-
Подсчёт ссылок (Reference Counting): Это основной и наиболее простой механизм. Каждый объект в Python имеет счётчик, который отслеживает количество ссылок на него. Когда создаётся новая ссылка на объект, счётчик увеличивается; когда ссылка удаляется (например, переменная выходит из области видимости или переназначается), счётчик уменьшается. Как только счётчик достигает нуля, объект считается недостижимым, и занимаемая им память немедленно освобождается.
- Преимущества: Простота, немедленное освобождение памяти.
- Недостатки: Не может обрабатывать циклические ссылки.
-
Генерационный сборщик мусора (Generational Garbage Collector): Этот механизм дополняет подсчёт ссылок и предназначен для обнаружения и удаления циклических ссылок, которые не могут быть обработаны только подсчётом ссылок. Он работает по принципу, что большинство объектов являются короткоживущими.
- Поколения: Объекты делятся на три поколения (0, 1, 2). Новые объекты начинаются в поколении 0. Если объект "выживает" после нескольких циклов сборки мусора в своём поколении, он перемещается в следующее (старшее) поколение. Сборка мусора чаще происходит в младших поколениях, так как там находится большинство короткоживущих объектов.
- Принцип работы: Сборщик мусора периодически сканирует объекты, которые могут быть частью циклов, начиная с младших поколений. Он временно отключает подсчёт ссылок для этих объектов, чтобы определить, есть ли на них внешние ссылки, помимо внутренних циклических. Если внешних ссылок нет, объекты удаляются.
Пример циклической ссылки:
a = []
b = [a]
a.append(b) # Теперь 'a' ссылается на 'b', а 'b' на 'a'.
del a, b # Внешние ссылки на 'a' и 'b' удалены, но их счётчики ссылок не обнулятся из-за цикла.
# Генерационный GC обнаружит и удалит эти объекты.Ручной вызов сборщика мусора:
Хотя сборка мусора происходит автоматически, её можно принудительно вызвать:
import gc
gc.collect() # Запускает полный цикл сборки мусораПонимание этих механизмов важно для оптимизации использования памяти и отладки утечек в сложных Python-приложениях.