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1.动态类型
引用与对象分离是动态类型的核心。
（一）不可变数据类型：
# --------------------引例1
a = 1
b = a
a = a + 2
print(a, b)
OUTPUT:
-- 3 1
# --------------------引例2
lt = [1, 2, 3]
lt2 = lt
lt = 4
print(lt, lt2)
OUTPUT:
-- 4 [1, 2, 3]
# 说明：
1.开始a和b为指向1的两个引用
2.第三个表达式中a重新赋值，指向了新的对象3
# 总结：
即使多个引用指向同一对象，若一个引用值发生变化，那么实际上是该引用指向一新引用，并不影响其他的引用的指向。
（二）可变数据类型：
以列表为例：
下部代码中，lt[0] = 11这一操作，改变的是第一个元素（引用）的指向，而不是lt的指向。故所有指向该lt对象的引用均会受到影响。
lt = [1, 2, 3]
lt2 = lt
lt[0] = 11
print(lt, lt2)
OUTPUT:
-- [11, 2, 3]
-- [11, 2, 3]
2.python内存回收机制
（一）对象的内存使用
id(对象)：查看对象的内存地址
is 关键字用于判断两个引用的对象是否相同。
# python当中会缓存整数、短小字符，并不反复的创建和销毁。例：当创建多个引用引用1时，实际上这些引用均指向同一个对象。
# --------------------1.整数：True
a = 1
b = 1
print(id(a), id(b))
print(a is b)
# --------------------2.浮点数：True
a = 1.0
b = 1.0
print(id(a), id(b))
print(a is b)
# --------------------3.短字符串：True
a = "good"
b = "good"
print(id(a), id(b))
print(a is b)
# --------------------4.字符串：True
a = "very good morning this is linux 123 456 789 10111213"
b = "very good morning this is linux 123 456 789 10111213"
print(id(a), id(b))
print(a is b)
# --------------------5.列表：False
a = [1, 2]
b = [1, 2]
print(id(a), id(b))
print(a is b)
# --------------------6.元组（非空）：False
a = (1, 2)
b = (1, 2)
print(id(a), id(b))
print(a is b)
# --------------------7.集合:False
a = set([1, 2])
b = set([1, 2])
print(id(a), id(b))
print(a is b)
# --------------------8.字典:False
a = {"name": "mx"}
b = {"name": "mx"}
print(id(a), id(b))
print(a is b)
（二）引用计数（跟踪和回收垃圾）
容器对象的引用可能会构成很复杂的拓扑结构。可通过objgraph包中的show_refs（）函数来进行查看 6.objgraph包的安装（windows）：pip install xdot / pip install objgraph 展示（# 3 中对象引用的拓扑结构）：
当将某个引用作为实参传递给getrefcount（）时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，引用计数结果比实际值多1
词典对象用于记录所有全局变量的引用。可通过内置函数globals()查看该词典
from sys import getrefcount
import objgraph
lt1 = [0, 8, 2, 4]
lt2 = lt1
# 1.查看对象 [0, 8, 2, 4]的引用计数
print(getrefcount(lt1) - 1)
# 2.查看词典(记录全局变量的引用)对象
print(globals())
# 3.查看容器对象引用的拓扑结构
x = [1, 9, 9, 5]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]
# def show_refs(objs, max_depth=3, extra_ignore=(), filter=None, too_many=10,
# highlight=None, filename=None, extra_info=None,
# refcounts=False, shortnames=True, output=None)
# max_depth / too_many: 限制图形的深度和宽度
# extra_ignore / fileter：删除图标中不需要的对象
# hightlight:以蓝色突出显示某些图形结点
# filename / output:``output`` and ``filename`` should not both be specified.
# extra_info：显示对象的额外信息
# refcounts: 是否查看对象引用计数
objgraph.show_refs([z], filename="ref_topo.dot")
（三）引用减少
python内置关键字del删除的是对象的引用，而不是内存中的对象。
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
b = a
c = a
print(getrefcount(a))
del c
print(getrefcount(a))
del b
print(getrefcount(a))
（四）垃圾回收
当python某个对象引用计数为0，说明该对象无引用。python会启动“垃圾回收”，将无用的对象清除（从内存中清除） 问题：频繁的垃圾回收，会大大降低Python的工作效率。故，python只会在特定的条件下，自动启动垃圾回收。
python通过阙值（ |“分配对象次数” - “取消分配对象次数”| ）来判断是否进行垃圾回收。（高于阙值则进行垃圾回收）
from sys import getrefcount
import gc
a = [1, 2, 3]
b = a
c = b
print(getrefcount(a) - 1)
print(gc.get_threshold())
gc.set_threshold(300)
print(gc.get_threshold())
OUTPUT:
-- (700, 10, 10)
-- (300, 10, 10)
# ---------------------------说明-------------------------------- #
# 结果中的第一个参数代表阈值的大小
# 第二个参数代表“每10次0代垃圾回收，会配合一次1代垃圾回收”（分代回收）
# 第三个参数代表“每10次1代垃圾回收，会配合一次2代垃圾回收”（分代回收）
# 后两个参数同样是通过gc.set_threshold()函数进行修改
# -----------------后两个参数涉及到分代回收的问题------------------- #
（五）分代回收（以空间换时间进一步提高垃圾回收效率）
所有的新建对象都是0代对象。当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，那么它就被归入下一代对象。垃圾回收启动 时，一定会扫描所有的0代对象。如果0代经过一定次数垃圾回收，那么就启动对0代和1代的扫描清理。当1代也经历了一 定次数的垃圾回收后，那么会启动对0，1，2，即对所有对象进行扫描
python将所有对象分为0， 1， 2三代对象。
查看和修改如（四）中代码所示。
（六）孤立的引用环
lt1 = [1, 2, 3]
lt2 = [lt1]
lt1.append(lt2)
del lt1
del lt2
说明：
上边代码块中创建了两个列表对象lt1, lt2 。这两个列表对象相互引用，形成孤立的引用环。当删除lt1, lt2的时候，以上两个列表对象在程序中将无法被调用，但是其实际的引用计数并不为0，不会被垃圾回收。
为了回收这样的引用环，python复制每一个对象的引用计数（lt1:1, lt2:1）。然后，python遍历所有的引用环涉及到的对象，该处仅有lt1 和lt2 ，当遍历到lt1时，由于lt1引用了lt2, 故将lt2的引用计数减1。同理，当遍历到lt2的时候将lt1的引用计数减1，结果他们的值都为0，最后将不为0的对象保留，为0 的对象进行垃圾回收。
但是这样就有一个问题，假设对象A有一个对象引用C，而C没有引用A，如果将C计数引用减1，而最后A并没有被回收，显然，我们错误的将C的引用计数减1，这将导致在未来的某个时刻出现一个对C的悬空引用。这就要求我们必须在A没有被删除的情况下复原C的引用计数，如果采用这样的方案，那么维护引用计数的复杂度将成倍增加。
因此，“标签-清除”方法显得更好。
（七）标签 - 清除法
首先，他先划分出两拨，一拨叫root object(存活组)，一拨叫unreachable(死亡组)。然后，他把各个对象的引用计数复制出来，对这个副本进行引用环的摘除。摘除完毕，a和c的引用计数副本为0，b的引用计数副本为1，则将那么先把副本为非0的放到存活组（b），副本为0的打入死亡组（a, c）。那么此时若将引用计数为0的对象从内存中清除，则b在引用c的时候就会产生对c的悬空引用。为解决这种问题，python会在存活组中对每个对象都分析一遍，由于目前存活组只有b，那么他只对b分析，因为b要存活，所以b里的元素也要存活，于是在b中就发现了原a所指向的对象，于是就把他从死亡组中解救出来。至此，进过了一审和二审，最终把所有的任然在死亡组中的对象通通杀掉，而root object继续存活。b所指向的对象引用计数依然是2，原c所指向的对象的引用计数仍然是1。
作者：admin_maxin
原文：https://blog.csdn.net/admin_maxin/article/details/81632580
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