Python C扩展的引用计数问题分析
这篇文章主要讲解了“Python C扩展的引用计数问题分析”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“Python C扩展的引用计数问题分析”吧!
Python GC机制
对于Python这种高级语言来说,开发者不需要自己管理和维护内存。Python采用了引用计数机制为主,标记-清除和分代收集两种机制为辅的垃圾回收机制。
首先,需要搞清楚变量和对象的关系:
变量:通过变量指针引用对象。变量指针指向具体对象的内存空间,取对象的值。
对象,类型已知,每个对象都包含一个头部信息(头部信息:类型标识符和引用计数器)
引用计数
python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject,其中ob_refcnt就是引用计数。当一个对象有新的引用时,ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,ob_refcnt就会减少。当引用计数为0时,该对象生命就结束了。
typedef struct_object { int ob_refcnt; struct_typeobject *ob_type;} PyObject;#define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) //增加计数#define Py_DECREF(op) \ //减少计数if (--(op)->ob_refcnt != 0) \ ; \else \ __Py_Dealloc((PyObject *)(op))
可以使用sys.getrefcount()函数获取对象的引用计数,需要注意的是,使用时会比预期的引用次数多1,原因是调用时会针对于查询的对象自动产生一个临时引用。
下面简单展现一下引用计数的变化过程。
一开始创建3个对象,引用计数分别是1。
之后将n1指向了新的对象"JKL",则之前的对象“ABC”的引用计数就变成0了。这时候,Python的垃圾回收器开始工作,将“ABC”释放。
接着,让n2引用n1。“DEF”不再被引用,“JKL”因为被n1、n2同时引用,所以引用计数变成了2。
>>> n1 = "ABC">>> n2 = "DEF">>> n3 = "GHI">>> sys.getrefcount(n1)2>>> sys.getrefcount(n2)2>>> sys.getrefcount(n3)2>>> n1 = "JKL">>> sys.getrefcount(n1)2>>> n2 = n1>>> sys.getrefcount(n1)3>>> sys.getrefcount(n2)3>>> sys.getrefcount(n3)2
优缺点:
优点:实时性好。一旦没有引用,内存就直接释放了。实时性还带来一个好处:处理回收内存的时间分摊到了平时。
缺点:维护引用计数消耗资源;循环引用无法解决。
如下图,典型的循环引用场景。对象除了被变量引用n1、n2外,还被对方的prev或next指针引用,造成了引用计数为2。之后n1、n2设成null之后,引用计数仍然为1,导致对象无法被回收。
标记-清除、分代收集
Python采用标记-清除策略来解决循环引用的问题。但是该机制会导致应用程序卡住,为了减少程序暂停的时间,又通过“分代回收”(Generational Collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。详见Python垃圾回收机制!非常实用
Python C扩展的引用计数
Python提供了GC机制,保证对象不被使用的时候会被释放掉,开发者不需要过多关心内存管理的问题。但是当使用C扩展的时候,就不这么简单了,必须需要理解CPython的引用计数。
当使用C扩展使用Python时,引用计数会随着PyObjects的创建自动加1,但是当释放该PyObjects的时候,我们需要显示的将PyObjects的引用计数减1,否则会出现内存泄漏。
#include "Python.h"void print_hello_world(void) { PyObject *pObj = NULL; pObj = PyBytes_FromString("Hello world\n"); PyObject_Print(pLast, stdout, 0); Py_DECREF(pObj); }
有亮点尤其需要注意:
PyObjects引用计数为0后,不能再访问。类似于C语言free后,不能再访问对象。
Py_INCREF、Py_DECREF必须成对出现。类似于C语言malloc、free的关系。
Python有三种引用形式,分别为 “New”, “Stolen” 和“Borrowed” 引用。
New引用
通过Python C Api创建出的PyObject,调用者对该PyObject具有完全的所有权。一般Python文档这样体现:
PyObject* PyList_New(int len) Return value: New reference. Returns a new list of length len on success, or NULL on failure.
针对于New引用的PyObject,有如下两种选择。否则,就会出现内存泄漏。
使用完成后,调用Py_DECREF将其释放掉。
void MyCode(arguments) { PyObject *pyo; ... pyo = Py_Something(args); ... Py_DECREF(pyo);}
将引用通过函数返回值等形式传递给上层调用函数,但是接收者必须负责最终的Py_DECREF调用。
void MyCode(arguments) { PyObject *pyo; ... pyo = Py_Something(args); ...return pyo;}
使用样例:
static PyObject *subtract_long(long a, long b) { PyObject *pA, *pB, *r; pA = PyLong_FromLong(a); pB = PyLong_FromLong(b); r = PyNumber_Subtract(pA, pB); Py_DECREF(pA); Py_DECREF(pB); return r; }// 错误的例子,a、b两个PyObject泄漏。r = PyNumber_Subtract(PyLong_FromLong(a), PyLong_FromLong(b));
Stolen引用
当创建的PyObject传递给其他的容器,例如PyTuple_SetItem、PyList_SetItem。
static PyObject *make_tuple(void) { PyObject *r; PyObject *v; r = PyTuple_New(3); v = PyLong_FromLong(1L); v = PyLong_FromLong(2L); PyTuple_SetItem(r, 1, v);PyTuple_SetItem(r, 2, PyUnicode_FromString("three"));return r; }
但是,需要注意PyDict_SetItem内部会引用计数加一。
Borrowed引用
Python文档中,Borrowed引用的体现:
PyObject* PyTuple_GetItem(PyObject *p, Py_ssize_t pos) Return value: Borrowed reference.
Borrowed 引用的所有者不应该调用 Py_DECREF(),使用Borrowed 引用在函数退出时不会出现内存泄露。。但是不要让一个对象处理未保护的状态Borrowed 引用,如果对象处理未保护状态,它随时可能会被销毁。
例如:从一个 list 获取对象,继续操作它,但并不递增它的引用。PyList_GetItem 会返回一个 borrowed reference ,所以 item 处于未保护状态。一些其他的操作可能会从 list 中将这个对象删除(递减它的引用计数,或者释放它),导致 item 成为一个悬垂指针。
bug(PyObject *list) { PyObject *item = PyList_GetItem(list, 0); PyList_SetItem(list, 1, PyInt_FromLong(0L)); PyObject_Print(item, stdout, 0); }no_bug(PyObject *list) { PyObject *item = PyList_GetItem(list, 0); Py_INCREF(item); PyList_SetItem(list, 1, PyInt_FromLong(0L)); PyObject_Print(item, stdout, 0); Py_DECREF(item);}
感谢各位的阅读,以上就是“Python C扩展的引用计数问题分析”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python C扩展的引用计数问题分析这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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