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python垃圾收集器和列表

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python垃圾收集器和列表，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1125字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

参见英文答案 > Calling ‘del’ on a list                                    3个
在Python 2.7中有关于垃圾收集的问题.为什么这个代码

class A:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def __del__(self):
          print self.name,

aa = [A(str(i)) for i in range(10)]

del aa

给出输出9 8 7 6 5 4 3 2 1 0而不是0 1 2 3 4 5 6 7 8 9或任何其他排列.

解决方法:

因为Python列表对象减少了它以相反顺序引用的项的引用计数：

static void
list_dealloc(PyListObject *op)
{
    Py_ssize_t i;
    PyObject_GC_UnTrack(op);
    Py_TRASHCAN_SAFE_BEGIN(op)
    if (op->ob_item != NULL) {
        /* Do it backwards, for Christian Tismer.
           There's a simple test case where somehow this reduces
           thrashing when a *very* large list is created and
           immediately deleted. */
        i = Py_SIZE(op);
        while (--i >= 0) {
            Py_XDECREF(op->ob_item[i]);
        }
        PyMem_FREE(op->ob_item);
    }
    if (numfree < PyList_MAXFREELIST && PyList_CheckExact(op))
        free_list[numfree++] = op;
    else
        Py_TYPE(op)->tp_free((PyObject *)op);
    Py_TRASHCAN_SAFE_END(op)
}

看到那个评论;从大头开始删除引用显然可以减少大型列表在某些情况下的颠簸.

我的猜测是,当你创建一个非常大的列表时,最后的项仍然在缓存中,并且首先取消引用它们有助于减少缓存流失.添加交换并从最后开始产生更大的差异.

内容总结

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来源：【匿名】