Python的垃圾回收機(jī)制通過引用計(jì)數(shù)來決定一個(gè)對象要不要被回收。當(dāng)一個(gè)對象被引用次數(shù)為0時(shí)，它就會(huì)被作為垃圾回收從而釋放Python內(nèi)存。

但有些情況下，我們的代碼可能在不經(jīng)意間導(dǎo)致某些實(shí)際上我們不再使用的對象的引用計(jì)數(shù)始終大于0，從而無法被垃圾回收。

我們舉個(gè)例子：

很多人喜歡使用字典來存放一些數(shù)據(jù)，假設(shè)我現(xiàn)在有一個(gè)字典是這樣的：

animal={'Monkey':monkey_obj,'Tiger':tiger_obj,'Panda':panda_obj}

其中monkey_obj,tiger_obj,panda_obj都是對象。在我們的程序中，可能會(huì)傳入不同的字符串來讀取不同的對象。當(dāng)我們把這些對象放進(jìn)字典中的時(shí)候，它的引用計(jì)數(shù)已經(jīng)被+1了。

但是，panda_obj這個(gè)對象比較特殊，它只會(huì)在程序運(yùn)行的早期被查出來使用1次。之后就再也不會(huì)使用了。

但由于這個(gè)對象被放在字典里面，所以這個(gè)對象的引用計(jì)數(shù)始終大于0，Python的垃圾回收機(jī)制就會(huì)認(rèn)為這個(gè)對象還會(huì)被使用，于是它就會(huì)始終占用內(nèi)存。

在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域或者圖像處理領(lǐng)域，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)字典的值占用大量內(nèi)存的情況，這種情況就會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存的浪費(fèi)。

為了解決這種情況，我們可以使用Python自帶的weakref模塊，它里面有一個(gè)WeakValueDictionary，就是用來處理這種情況的。

我們來看看如何使用它：

importweakref

classPanda:

def__init__(self,name):

self.name=name

defwalk(self):

print('我是一只熊貓，正在走路')

classTiger:

pass

classMonkey:

pass

panda=Panda('xyz')

tiger=Tiger()

Monkey=Monkey()

weak_dict=weakref.WeakValueDictionary()

weak_dict['Panda']=panda

weak_dict['Tiger']=tiger

weak_dict['Monkey']=moneky

使用weak_dict就像使用普通的字典一樣。但賦值時(shí)，值的引用計(jì)數(shù)不會(huì)改變。

這樣當(dāng)我們在其他地方刪除panda這個(gè)字典時(shí)，就不會(huì)由于字典占用了一個(gè)引用計(jì)數(shù)而導(dǎo)致無法被垃圾回收問題。

以上內(nèi)容為大家介紹了優(yōu)化Python程序的內(nèi)存占用，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/