Python的内存管理机制
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Python的内存管理机制对于工程师而言，内存管理机制非常重要，是绕不过去的一环。如果你是Java工程师，面试的时候一定会问JVM。C++工程师也一定会问内存泄漏，同样我们想要深入学习Python，内存管理机制也是绕不过去的一环。
不过好在Python的内存管理机制相对来说比较简单，我们也不用特别深入其中的细节，简单做个了解即可。
Python内存管理机制的核心就是引用计数，在Python当中一切都是对象，对象通过引用来使用。
我们看到的是变量名，但是变量名指向了内存当中的一块对象。这种关系在Python当中称为引用，我们通过引用来操作对象。所以根据这点，引用计数很好理解，也就是说我们会对每一个对象进行统计所有指向它的指针的数量。如果一个对象引用计数为0，那么说明它没有任何引用指向它，也就是说它已经没有在使用了，这个时候，Python就会将这块内存收回。
简单来说引用计数原理就是这些，但我们稍微深入一点，来简单看看哪些场景会引起对象引用的变化。
引用计数的变化显然只有两种，一种是增加，一种是减少，这两种场景都只有4种情况。我们先来看下增加的情况：
首先是初始化，最简单的就是我们用赋值操作给一个变量赋值。举个例子：
n=123
这就是最简单的初始化操作，虽然123在我们来看是一个常数，但是在Python底层同样被认为是一个常数对象。n是它的一个引用。
第二种情况是引用的传递，最简单的就是我们将一个变量的值赋值给了另外一个变量。
m=n
比如我们将n赋值给m，它的本质是我们创建了一个新的引用，指向了同样一块内存。如果我们用id操作去查看m和n的id，会发现它们的id是一样的。也就是说它们并不是存储了两份相同的值，而是指向了同一份值。并不是有两个叫做王小二的人，而是王小二有两个不同的账号。
第三种情况是作为元素被存储进了容器当中，比如被存储进了list当中。
a=[1,2,123]
虽然我们用到了一个容器，但是容器并不会拷贝一份这些对象，还是只是存储这些对象的引用。
最后一种情况就是作为参数传给函数，在Python当中，所有的传参都是引用传递。这也是为什么，我们经常看到有人会这样写代码的原因：
deftest(a):
a.append(3)
a=[]
test(a)
print(a)
我们根据上面列举的这四种引用计数增加的情况，不难推导出引用减少的情况，其实基本上是对称的操作。
和初始化对应的操作是销毁，比如我们创建的对象被del操作给销毁了，那么同样引用计数会-1
deln
和赋值给其他变量名的操作相反的操作是覆盖，比如之前我们的n=123，也就是n这个变量指向123，现在我们将n赋值成其他值，那么123这个对象的引用计数同样会减少。
n=124
既然元素存储在容器当中会带来引用计数，那么同样元素从容器当中移除也会减少引用计数。这个也很好理解，最简单的就是list调用remove方法移除一个元素：
a.remove(123)
最后一个对应的就是作用域，也就是当变量离开了作用域，那么它对应的内存块的引用计数同样会减少。比如我们函数调用结束，那么作为参数的这些变量对应的引用计数都会减1。
如果一个对象的引用计数减到0，也就是没有引用再指向它的时候，那么当Python进行gc的时候，这块内存就会被释放，也就是这个对象会被清除，腾出空间来。
注意一下，引用计数减到0与内存回收之间并不是立即发生的，而是有一段间隔的。根据Python的机制，内存回收只会在特定条件下执行。在占用内存比较小还有很多富裕的情况下，往往是不会执行内存回收的。因为Python在执行gc(garbagecollection)的时候也会stoptheworld，也就是暂停其他所有的任务，所以这是影响性能的一件事情，只会在有必要的时候执行。
我们费这么大劲来介绍Python中的内存机制，除了向大家科普一下这一块内容之外，更重要的一点是为了引出我们开发的时候经常遇见的一种情况——循环引用。
循环引用如果熟悉了Python的引用，来理解循环引用是非常容易的。说白了也很简单，就是你的一个变量引用我，我的一个变量引用你。
我们来写一段简单的代码，来看看循环引用：
classTest:
def__init__(self):
pass
if__name__=='__main__':
a=Test()
b=Test()
a.t=b
b.t=a
如果你打个断点来看的话，会看到a和b之间的循环引用：
这里是无限展开的，因为这是一个无限循环。无限循环并不会导致程序崩溃，也不会带来太大的问题，它的问题只有一个，就是根据前面介绍的引用计数法，a和b的引用永远不可能为0。
也就是说根据引用计数的原则，这两个变量永远不会被回收，这显然是不合理的。虽然Python当中专门建立了机制来解决引用循环的问题，但是我们并不知道它什么时候会被触发。
这个问题在Python当中非常普遍，尤其在我们实现一些数据结构的时候。举个最简单的例子就是树中的节点，就是引用循环的。因为父节点会存储所有的孩子，往往孩子节点也会存储父节点的信息。那么这就构成了引用循环。
classNode:
def__init__(self,val,father):
self.val=val
self.father=father
self.childs=[]
弱引用为了解决这个问题，Python中提供了一个叫做弱引用的概念。弱引用本质也是一种引用，但是它不会增加对象的引用计数。也就是说它不能保证它引用的对象一定不会被销毁，只要没有销毁，弱引用就可以返回预期的结果。
弱引用不用我们自己开发，这是Python当中集成的一个现成的模块weakref。
这个模块当中的方法很多，用法也很多，但是我们基本上用不到，一般来说最常用的就是ref方法。通过weakref库中的ref方法，可以返回对象的一个弱引用。我们还是来看个例子：
importweakref
classTest:
def__init__(self,name):
self.name=name
def__str__(self):
returnself.name
if__name__=='__main__':
a=Test('a')
b=Test('b')
a.t=weakref.ref(b)
b.t=weakref.ref(a)
print(a.t())
其实还是之前的代码，只是做了一点简单的改动。一个是我们给Test加上了name这个属性，以及str方法。另一个是我们把直接赋值改成了使用weakref。
这一次我们再打断点进来看的话，就看不到无限循环的情况了：
ref返回的是一个获取引用对象的方法，而不是对象本身。所以我们想要获取这个对象的话，需要再把它当成函数调用一下。
当然这样很麻烦，我们还有更好的办法，就是使用property注解。通过property注解，我们可以把weakref封装掉，这样在使用的时候就没有感知了。
importweakref
classTest:
def__init__(self,name):
self.name=name
def__str__(self):
returnself.name
@property
defnode(self):
returnNoneifself._nodeisNoneelseself._node()
@node.setter
defnode(self,node):
self._node=weakref.ref(node)
总结引用和循环引用都是基于Python本身的机制，如果对这块机制不了解，很容易采坑。因为可能会出现逻辑是对的，但是有一些意想不到的bug的情况。这种时候，往往很难通过review代码或者是测试发现，这也是我们学习的瓶颈所在。很容易发现代码已经写得很熟练了，但是一些进阶的代码还是看不懂或者是写不出来，本质上就是因为缺少了对于底层的了解和认知。
循环引用的问题在我们开发代码的时候还蛮常见的，尤其是涉及到树和图的数据结构的时候。由于循环引用的关系，很有可能出现被删除的树仍然占用着空间，内存不足的情况发生。这个时候使用weakref就很有必要了。
以上内容为大家介绍了Python的内存管理机制，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:千锋教育。
