python全局变量与局部变量垃圾回收机制

• 掌握L、E、G、B(作用域)

  
  



• 掌握局部作用域修改全局变量

  
  

步骤-

1.命名空间和作用域

global 生命全局变量，才可以修改；如果全局变量为可变类型，可以直接修改。

• 命名空间：变量名称和值的映射关系

  
  



• 作用域：作用域就是变量作用的区域，即范围

  
  



• 作用域种类：

  
  
  
  

  • 局部作用域(Local)

    
    
  
  

  • 嵌套作用域(Enclosing)

    
    
  
  

  • 全局作用域(Global)

    
    
  
  

  • 内置作用域(Builtin)

    
    
  
  
  
  



• LEGB法则：

  
  



• 局部作用域 -> 嵌套作用域 -> 全局作用域 -> 内置作用域

  
  

问题导入

有的时候会涉及到函数嵌套，当内存函数需要修改外层函数内的变量值时该怎么办？

步骤

1.nonlocal代码示范

# 嵌套作用域
# 函数嵌套
​
# 在局部作用域内去修改嵌套作用域内的变量
# 当我们在局部作用域内要修改嵌套作用域内的变量时，需要使用nonlocal去声明
​
def fun01():
   name = "积云教育"
​
   def fun02():
       # 在这里不仅仅去访问name变量
       # 修改name变量
       nonlocal name
       name = "积云教育人工智能"
       print(name)
   fun02()
​
   print("---->",name)
​
fun01()

2.global 和 nonlocal 的区别

在局部修改全局的：global
在局部修改嵌套的：nonlocal

3.案例演示

name = "北京烤鸭"
address = ["东直门", "西直门", "朝阳区"]
​
def fun01():
   global name
   name = "全聚德北京烤鸭"
   address.append("国贸")
   address.append("西单")
   price = 20
   def fun02():
       nonlocal price
       price = 230
   fun02()
   print("修改后的价格为:", price)
​
fun01()
print(name)
print(address)

课堂回顾

• global:在局部修改全局

  
  



• nonlocal:局部修改嵌套

  
  

问题导入

当python解释器执行创建对象等语句时，会在内存中开辟一块空间存储相关内容，但内存空间有限，当创建很多的对象，开辟很多内存空间，但一直不清理时，内存就会溢出，会产生内存危机。此时该怎么办呢？

1.基础概念理解

内存空间的申请与回收是非常耗费精力的事情，且存在极大的危险性，稍有不慎就有可能引发内存溢出问题，好在 Cpython 解释器提供了自动的垃圾回收机制来帮我们解决了这件事。 Python 的垃圾回收机制 （ 简称GC ） 主要采用的是引用计数为主、标记清除与分代回收为辅的垃圾回收策略

2.引用计数

值被多次引用：不会在内存中重复创建数据，而是引用计数器+1，当对象被销毁时，引用计数器-1，如果引用计数器为0，在内存中进行删除销毁(暂时不考虑其他特殊的情况)。

对象被销毁：

list01 = [1, 2, 3, [4, 5], 6]
list02 =  list01
name = "龟叔"

引用计数是Cpython解释器提供的垃圾回收机制中的一种方法

基于引用数据器进行垃圾回收机制还有存在一定的问题。

分析：

执行del操作之后，由于循环引用，所以他们的计数器不会为0，因此，引用计数，失效。

3.标记清除

​

为了解决循环引用的问题，我们引入了标记清除，只针对那些可能才在循环引用的对象，进行特殊处理，例如：列表、元组、字典、集合。
当这些类型中引入另外一个，并且只有他们互相引用，那么就给标记清除。

4.分代回收

对标记清除要进行优化，将那些可能存在循环引用的对象拆分，拆分为3个不同的区域，称为：0/1/2（青年代、中年代、老年代），
0：当区域内对象个数阈值达到700时，才执行一个0代的扫描检查。
1：当0代（青年代）扫描次数超过10次，则执行一个1代稻苗检查
2：当1代(中年代)稻苗次数超过10次后，则执行一次2代的扫价差。

5.总结

- 垃圾回收机制(GC机制)
- 以引用计数为主，标记清除和分代回收为辅