一个由引用计数引起的Python内存管理小瑕疵

这个代码是在看了“码农高天”的视频照模仿的。

Python 的垃圾回收（Garbage Collection，以下简称 GC）算法是基于引用计数的方式实现的，即 Python 不会记录一个变量被哪几个变量所引用（函数也可以理解为一种变量），只会标记一个变量被引用了多少次。
这种策略可以以极低的性能成本实现内存的自动回收功能，常在退出函数调用时使用，用于销毁其引用的所有变量。

这种策略虽然大幅增强 GC 算法的性能，但是一旦出现变量间的相互引用现象（即存在环路），那么基于引用计数的 GC 算法将无法有效识别出无用变量。也就无法实现实时的变量销毁功能。

以下是一段测试 GC 算法的样例代码，其中 __del__ 是 Python 定义的一个魔术方法，当一个对象将要被销毁时，GC 会自动调用该方法。该魔术方法常用于释放预先设置的系统资源。我们可以通过该魔术方法来观察对象何时被销毁。

from typing import Any, Optional
import gc


class Object:
    def __init__(self, name: str) -> None:
        self.obj: Optional[Any] = None
        self.name: str = name

    def __del__(self):
        print(f"{self.name} is deleted")


def main():
    a = Object("A")
    b = Object("B")

    a.obj = b
    b.obj = a


if __name__ == "__main__":
    main()
    print("start Garbage Collection")
    gc.collect()
    print("program end")

当 main 函数执行完成后，可以看到两个声明的变量A和B并没在main函数执行完成后销毁，而是在调用了 gc.collect() 之后才成功销毁。如下图所示：

实际上为了解决这一问题，Python还引入了循环垃圾检测（Cycle Detection）算法用于解决此类问题。该算法将会从根对象（全局变量容器）开始扫描并标记是否引用，然后再统一清除未引用的变量。不过由于该算法性能开销较大，因此触发该算法的条件较为苛刻，如使用内存快满了或手动调用 gc.collect() 时才会开始扫描。
分代回收算法则是循环垃圾检测的一种补充算法，在降低了性能开销的前提下，显著提升了垃圾回收效率。

来源链接：https://www.cnblogs.com/somata/p/18698452