Pythonのガベージコレクション

Pythonのメモリ管理は簡単です。メモリの割り当てと割り当て解除は自動的に行われるため、メモリ管理について心配する必要はありません。メモリ管理のメカニズムの1つは、ガベージコレクションです。ガベージコレクションのさまざまな側面を理解しましょう

ガベージコレクション

これは、共有コンピュータのメモリがクリーンアップされるプロセスであり、実行中のプログラムがそのメモリを必要としなくなったときに、そのプログラムによって現在使用されています。ガベージコレクションを使用すると、解放されたメモリを別のプログラムで使用できます。

pythonがメモリ管理に使用する方法は2つあります-

• 参照カウント
• ガベージコレクション

Pythonのガベージコレクションは自動ですが、一部のプログラミング言語では、オブジェクトを自分でクリーンアップする必要があります。 Pythonでは、必要に応じてオブジェクトを手動で削除できます。

>>> x = 9
>>> print(x)
9
>>> del x
>>> print(x)
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
      print(x)
NameError: name 'x' is not defined

上記では、1つの変数（x）を定義して使用しています。実行時に、オブジェクトを削除し（Pythonのすべてがオブジェクトであるため）、出力を試みます。

上記のプログラムの最初の2行では、オブジェクトxがわかっています。ただし、object（x）を削除すると、印刷できなくなります。

したがって、上から見ると、ガベージコレクションは完全に自動化されており、心配する必要はありません。上記の概念を別の例で理解しましょう。上記のコードのようにPythonのすべてのオブジェクトには、参照カウントと型へのポインターがあります。

参照カウントの変更値は、使用方法によって異なります。たとえば、オブジェクトxを別のオブジェクトyに割り当てると、その参照カウントは2に増加します。

>>> some_list = [1, 2 ,3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> #Reference count of some_list = 1
>>> other_list = some_list
>>> #Reference count = 2
>>> #This will also increases if we pass the object as an assignment
>>> list_total = sum(some_list)
>>> # If we put the object in a list, reference count will also increase
>>> list_of_list = [some_list, some_list, some_list]
>>>
>>> #Let's check the reference count of object "some_list"
>>> import sys
>>> sys.getrefcount(some_list)
6

上記は、Pythonでのメモリ管理の参照カウントを理解するための良い例の1つです。 1つのオブジェクト「some_list」（参照カウント=1）を作成し、それを別のオブジェクトに割り当て（参照カウント=2）、オブジェクトを引数として設定し（参照カウント=3）、後でオブジェクトをオブジェクトの出現が3回であるリスト（参照カウント=6）。後でオブジェクト「some_list」の参照カウントを取得しようとすると、6が取得されます。

>>> import sys
>>> sys.getrefcount(some_list)
6
>>>
>>> del list_of_list
>>> sys.getrefcount(some_list)
3
>>> del some_list
>>> sys.getrefcount(some_list)
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#17>", line 1, in <module>
      sys.getrefcount(some_list)
NameError: name 'some_list' is not defined