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(12) _字符

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缓存了整数和短字符串，因此每个对象在内存中只存有一份，引用所指对象就是相同的，即使使用赋值语句，也只是创造新的引用，而不是对象本身；
没有缓存长字符串、列表及其他对象，可以由多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。
在中，每个对象都有指向该对象的引用总数：引用计数
查看对象的引用计数：sys.getrefcount()
当使用某个引用作为参数，传递给()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此， ()所得到的结果，会比期望的多1 。
的一个容器对象（比如：表、词典等），可以包含多个对象。
由上可见，实际上，容器对象中包含的并不是元素对象本身，是指向各个元素对象的引用。
引用计数减少包含哪些方面：
1、对象的别名被显式的销毁
import systemp1 = "wrist_waking"temp2 = temp1print(sys.getrefcount("wrist_waking")) # 5del temp2print(sys.getrefcount("wrist_waking")) # 4
2、对象的一个别名被赋值给其他对象
import systemp1 = "wrist_waking"temp2 = temp1print(sys.getrefcount("wrist_waking")) # 5temp2 = "唤醒手腕"print(sys.getrefcount("wrist_waking")) # 4
3、对象从一个容器对象中移除，或容器对象本身被销毁
temp = "wrist_waking"list = [1, 2, temp]print(sys.getrefcount("wrist_waking"))list.remove(temp)# del listprint(sys.getrefcount("wrist_waking"))
4、一个本地引用离开了它的作用域，比如上面的foo(x)函数结束时， x指向的对象引用减1
import sysdef foo():var = "wrist_waking"print("函数执行时候：", sys.getrefcount("wrist_waking")) # 5temp = "wrist_waking"print("函数执行之前：", sys.getrefcount("wrist_waking")) # 6foo()print("函数执行之后：", sys.getrefcount("wrist_waking")) # 5
当中的对象越来越多，占据越来越大的内存，启动垃圾回收( ) ，将没用的对象清除。
当的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾。比如某个新建对象，被分配给某个引用，对象的引用计数变为1 。如果引用被删除，对象的引用计数为0 ，那么该对象就可以被垃圾回收。
del temp后，已经没有任何引用指向之前建立的 [1, 2, 3] ，该表引用计数变为0 ，用户不可能通过任何方式接触或者动用这个对象，当垃圾回收启动时，扫描到这个引用计数为0的对象，就将它所占据的内存清空。
垃圾回收注意事项：
1、垃圾回收时，不能进行其它的任务，频繁的垃圾回收将大大降低的工作效率；
2、只会在特定条件下，自动启动垃圾回收（垃圾对象少就没必要回收）
3、当运行时，会记录其中分配对象( )和取消分配对象( )的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。
问题产生：基于引用计数的回收机制，每次回收内存，都需要把所有对象的引用计数都遍历一遍，这是非常消耗时间的，于是引入了分代回收来提高回收效率，分代回收采用的是用“空间换时间”的策略。