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tags: Python, CPython, Garbage Collection

深入 Python 記憶體回收機制 (Garbage Collection)

寫Python寫了好一陣子，開始對Python底層運作開始感興趣，因此最近研究了一下最多人使用的CPython的垃圾回收機制，在這邊對自己目前了解到的東西做了一下筆記。接下來將針對兩部分逐一說明。

  1. (主)引用計數機制
  2. (輔)標記清除演算法與分代機制

8thEdition本文所有的程式碼執行結果皆是直接執行.py所產生，且為Python v3.10的版本，若發現結果不一致，有可能是使用互動式介面的關係喔！

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Eva Cheng
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標記與清除演算法(Mark and Sweep)與分代機制

主頁 > 深入Python記憶體回收機制(Garbage Collection) > 標記清除演算法(Mark and Sweep)與分代機制 引用計數的問題 上一篇已經介紹了CPython最主要的記憶體回收機制，大多數用不到的物件都可以藉由引用技術機制回收，但為什麼說是大部分而不是全部呢？那是因為一旦遇到循環引用(reference cycles)的情況，就會導致物件引用數量永不為0，造成引用計數無法進行垃圾回收，簡單舉個例子吧： import gc a = [] a.append(a) del a

Jul 4, 2022
引用計數機制 (Reference Counting)

主頁 > 深入Python記憶體回收機制(Garbage Collection) > 引用計數機制(Reference Counting) 萬物皆是物件 在Python的世界中，萬物皆是物件(Object)。當我們在指定一個物件給一個變數時，變數實際上存的其實是物件的記憶體位置，而Python有提供id()這個函數讓我們獲得這個資訊。 a = 1 print(id(a)) # Output: 4328795920 事實上我們可以想像成變數就像是標籤一樣，貼在被創建的物件上，而這個物件上有幾張標籤，就是我們所說的物件的引用數量(Reference Count)。實際上引用數量就在CPython定義好的PyObject當中：

May 10, 2022
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