python之MRO和垃圾回收机制
一、MOR
1、C3算法简介
为了解决原来基于深度优先搜索算法不满足本地优先级，和单调性的问题。
python2.3版本之后的新式类，查找继承顺序都采用C3算法
2、算法原理
C3算法的本质就是Merge， 不断地把mro()函数返回的队列进行Merge，规则如下： (0) 首先把要查找的类的所有父类的mro找出来，再把所有父类的mro和所有父类进行归并算法 (1) 如果第一个序列的第一个元素，是后续序列的第一个元素，或者在后续序列中没有再次出现，则将这个元素合并到最终的方法解析顺序序列中， 并从当前操作的全部序列中删除。 (2) 如果不符合，则跳过此元素，查找下一个列表的第一个元素，重复1的判断规则。
3、示例
class A(object): pass class B(A): pass class C(A): pass class D(B): pass class E(C): pass class F(D,E): pass # F的mro顺序： # 第一步 找出F所有的父类的MRO # D [DBAO] # E [ECAO] # 第二步 把所有父类的MRO 以及 所有的父类做归并算法 # [DBAO] [ECAO] [DE] # F + merge([DBAO] [ECAO] [DE]) # 取第一个序列的第一个元素D，它是后续序列[DE]的第一个元素，那么D是最终序列的第一个元素 # 把D从全部序列中删除 # FD + merge([BAO] [ECAO] [E]) # B在后续序列中没有再次出现，那么B是最终序列的第二个元素 # 把B从全部序列中删除 # FDB + merge([AO] [ECAO] [E]) # A在后续序列中出现了，跳过A，查找下一个列表的第一个元素E，E是后续序列的第一个元素，取E # FDBE + merge([AO] [CAO]) # FDBEC + merge([AO] [AO]) # FDBECAO print(F.__mro__)
二、垃圾回收机制
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/124290355
GC的意义
GC的全称是garbage collection,中文名称垃圾回收。
在程序中定义了一个变量，就是在内存中开辟了一段相应的空间来存值。
由于内存是有限的，所以当程序不再需要使用某个变量的时候，就需要销毁该对象并释放其所占用的内存资源。
如果销毁这个对象需要由程序员手动释放，这显然非常繁琐，而且一旦有所疏忽，就可能造成内存泄漏。
这时候就需要GC了，GC大概在1960年就有了，发展至今，已经有相当多的算法，如标记-清除、引用计数、标记-压缩、分代回收等。
有了GC，程序员就不需要再手动地去控制内存的释放，这一切可以交由语言本身来自动完成。
GC本质上做了三件事情：
- 为新生对象分配内存
- 垃圾检测
- 垃圾回收
Python中的GC，以引用计数为主，标记-清除和分代回收为辅。
1、引用计数机制
python中的垃圾回收机制是：引用计数为主、标记清除和分代回收为辅 python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject Python对象和引用是分离的 PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除， 它的ob_refcnt就会减少。 当引用计数为0时，该对象生命就结束了，就会被清除了。 查看某个变量的引用计数 from sys import getrefcount print(getrefcount(变量)) 引用计数机制的优点： 1. 简单 2. 实时性 一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。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。 引用计数机制的缺点： 1. 维护引用计数消耗资源 2. 循环引用的时候，这个对象的引用计数永远不会为0，这个对象就会一直存在 d = [1,2,3] f = [4,5,6] d.append(f) f.append(d)
2、标记清除
标记清除(Mark—Sweep)算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。 它分为两个阶段： 第一阶段是标记阶段，GC会把所有的活动对象打上标记。 第二阶段是把那些没有标记的非活动对象进行回收。 如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象： 对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。
从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，
可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。
根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。 示例图：在上图中，我们把小圈当做全局变量，也就是把它作为root object， 从小圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3、6可间接到达也会被标记， 而4和5不可达，那么1、2、3、6就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。 标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象， 比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。 Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。 不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
3、分代回收
1. 理论解释 分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别 为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会 分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年 代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收 同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。 2. 简单来说 创建对象到销毁的过程： --分配内存 --新创建的对象都会在年轻一代 --当阈值达到(超过)年轻一代的阈值 --触发垃圾回收机制(引用计数和标记清除) --收集内存中所有对象 --首先计算引用计数，遍历对象 --引用计数为0的直接释放掉 --再执行标记清除，把不可达的对象清理掉 --剩下的对象放到放入到中年一代 --当阈值达到(超过)者中年一代的阈值 --触发垃圾回收机制(引用计数和标记清除)
4、总结
1. 无论何时，只要某个对象的引用计数为0，它所占用的内存就会被释放。 2. 对于容器对象(dict、list等)，由于它们可能会产生循环引用，这时引用计数就无法解决。 于是此时就需要使用标记-清除的方式来进行清理。 3. 最后为了提升垃圾回收的效率，引入了分代回收的机制，以空间换时间。
5、python中的GC模块
import gc gc.set_threshold(threshold0[,threshold1[,threshold2]]) # 可以设置每一代GC被触发的阈值 从上一次第0代GC后，如果分配对象的个数减去释放对象的个数大于threshold0，那么就会对第0代中的对象进行GC； 从上一次第1代GC后，如果第0代被GC的次数大于threshold1，那么就会对第1代中的对象进行GC； 从上一次第2代GC后，如果第1代被GC的次数大于threshold2，那么就会对第2代中的对象进行GC。 除此之外，还有两种情况会触发GC 第一种是手动调用 gc.collect() 第二种便是程序退出
6、垃圾不能及时回收
会导致内存泄漏
