Python with 工作原理、装饰器、回收机制、内存管理机制、拷贝、作用域等( 十 ) _字符

当一个对象不再调用的时候，也就是当这个对象的引用计数（指针数）为 0 的时候，说明这个对象永不可达，自然它也就成为了垃圾，需要被回收。可以简单的理解为没有任何变量再指向它。
调用函数 func() ，在列表 a 被创建之后，内存占用迅速增加到了 433 MB：而在函数调用结束后，内存则返回正常。这是因为，函数内部声明的列表 a 是局部变量，在函数返回后，局部变量的引用会注销掉；此时，列表 a 所指代对象的引用数为 0 ，便会执行垃圾回收，因此之前占用的大量内存就又回来了。
新的这段代码中， a 表示将 a 声明为全局变量。那么，即使函数返回后，列表的引用依然存在，于是对象就不会被垃圾回收掉，依然占用大量内存。同样，如果我们把生成的列表返回，然后在主程序中接收，那么引用依然存在，垃圾回收就不会被触发，大量内存仍然被占用着：
那怎么可以看到变量被引用了多少次呢？通过 sys.
如果其中涉及函数调用，会额外增加两次 1. 函数栈 2. 函数调用
从这里就可以看到不再需要像C那种的人为的释放内存，但是同样给我们提供了手动释放内存的方法 gc.()
截止目前，貌似的垃圾回收机制非常的简单，只要对象引用次数为0 ，必定为触发gc ，那么引用次数为0是否是触发gc的充要条件呢？
垃圾回收机制：循环回收
如果有两个对象，它们互相引用，并且不再被别的对象所引用，那么它们应该被垃圾回收吗？
从结果显而易见，它们并没有被回收，但是从程序上来看，当这个函数结束的时候，作为局部变量的a ， b就已经从程序意义上不存在了。但是因为它们的互相引用，导致了它们的引用数都不为0 。
这时要如何规避呢？
从代码逻辑上进行整改，避免这种循环引用通过人工回收
针对循环引用，有它的自动垃圾回收算法：1. 标记清除（mark-sweep）算法 2. 分代收集（）
垃圾回收机制：标记清除
标记清除的步骤总结为如下步骤：
GC会把所有的『活动对象』打上标记
把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收
那么如何判断何为非活动对象？
通过用图论来理解不可达的概念。对于一个有向图，如果从一个节点出发进行遍历，并标记其经过的所有节点；那么，在遍历结束后，所有没有被标记的节点，我们就称之为不可达节点。显而易见，这些节点的存在是没有任何意义的，自然的，我们就需要对它们进行垃圾回收。
但是每次都遍历全图，对于而言是一种巨大的性能浪费。所以，在的垃圾回收实现中， mark-sweep 使用双向链表维护了一个数据结构，并且只考虑容器类的对象（只有容器类对象， list、dict、tuple ，，才有可能产生循环引用）。
容器对象（比如：list ， set ， dict ， class ，）都可以包含对其他对象的引用，所以都可能产生循环引用。而“标记-清除”计数就是为了解决循环引用的问题。
在了解标记清除算法前，我们需要明确一点，关于变量的存储，内存中有两块区域：堆区与栈区，在定义变量时，变量名与值内存地址的关联关系存放于栈区，变量值存放于堆区，内存管理回收的则是堆区的内容，详解如下图