Python удалить объект из памяти
В Python диспетчер памяти отвечает за такие задачи, периодически выполняя очистку, выделение и управление памятью. В отличие от C, Java и других языков программирования, Python управляет объектами с помощью подсчета ссылок. Это означает, что диспетчер памяти отслеживает количество ссылок на каждый объект в программе. Когда счетчик ссылок объекта падает до нуля, что означает, что объект больше не используется, сборщик мусора (часть диспетчера памяти) автоматически освобождает память от этого конкретного объекта.
Пользователю не нужно беспокоиться об управлении памятью, поскольку процесс выделения и удаления памяти полностью автоматизирован. Восстановленная память может использоваться другими объектами.
Python Garbage Collection (Уборка мусора)
Как объяснялось ранее, Python удаляет объекты, на которые больше нет ссылок в программе, чтобы освободить пространство памяти. Этот процесс, в котором Python освобождает блоки памяти, которые больше не используются, называется Garbage Collection. Python Garbage Collector (GC) работает во время выполнения программы и запускается, если счетчик ссылок уменьшается до нуля. Счетчик ссылок увеличивается, если объекту присваивается новое имя или он помещается в контейнер, такой как кортеж или словарь. Аналогично, счетчик ссылок уменьшается, когда ссылка на объект переназначается, когда ссылка на объект выходит из области видимости или когда объект удаляется.
Примеры, когда количество ссылок увеличивается:
- оператор присваивания
- передача аргументов
- вставка нового объекта в лист (увеличивается количество ссылок для объекта)
- конструция вида foo = bar (foo начинается ссылаться на тот же объект, что и bar)
Память представляет собой кучу, которая содержит объекты и другие структуры данных, используемые в программе. Выделение и перераспределение этого пространства кучи контролируется менеджером памяти Python с помощью функций API.
Объекты Python в памяти
Каждая переменная в Python действует как объект. Объекты могут быть простыми (содержащими числа, строки и т. д.) Или контейнерами (словарями, списками или пользовательскими классами). Кроме того, Python является динамически типизированным языком, что означает, что нам не нужно объявлять переменные или их типы перед их использованием в программе.
Если вы посмотрите на первые 2 строки вышеуказанной программы, объект x известен. Если мы удалим объект x и пытаемся его использовать, мы получим ошибку, в которой говорится, что переменная x не определена.
Вы можете видеть, что сборка мусора в Python полностью автоматизирована, и программисту не нужно беспокоиться об этом, в отличие от таких языков, как C.
Модификация Garbage Collector
Более ранние поколения также собирают мусор чаще, чем высшие поколения. Это связано с тем, что более новые объекты чаще отбрасываются, чем старые.
Модуль gc включает функции для изменения порогового значения, ручного запуска процесса сбора мусора, отключения процесса сбора мусора и т. д. Мы можем проверить пороговые значения разных поколений сборщика мусора с помощью метода get_threshold():
Пример вывода:
Как видите, здесь у нас есть порог 700 для первого поколения и 10 для каждого из двух других поколений.
Мы можем изменить пороговое значение для запуска процесса сбора мусора, используя метод set_threshold() модуля gc:
В приведенном выше примере мы увеличили пороговое значение для всех 3 поколений. Увеличение порогового значения уменьшит частоту работы сборщика мусора. Обычно нам не нужно слишком много думать о сборке мусора в Python, но это может быть полезно при оптимизации времени выполнения программ для вашей целевой системы. Одним из ключевых преимуществ является то, что механизм сборки мусора в Python автоматически обрабатывает множество низкоуровневых деталей.
Зачем выполнять сборку мусора вручную?
Мы знаем, что интерпретатор Python отслеживает ссылки на объекты, используемые в программе. В более ранних версиях Python (до версии 1.6) интерпретатор Python использовал только механизм подсчета ссылок для обработки памяти. Когда количество ссылок падает до нуля, интерпретатор Python автоматически освобождает память. Этот классический механизм подсчета ссылок очень эффективен, за исключением того, что он не работает, когда в программе есть циклические ссылок. Зацикливание ссылок происходит, если один или несколько объектов ссылаются друг на друга, и, следовательно, счетчик ссылок никогда не достигает нуля.
Давайте рассмотрим пример.
Приведенный выше код создает ссылочный цикл, где объект list ссылается на себя. Следовательно, память для объект list не будет освобождена автоматически, когда завершится выполнение функции. Проблема зацикливания не может быть решена путем подсчета ссылок. Однако эту проблему можно решить, изменив поведение сборщика мусора в вашем приложении Python.
Для этого мы можем использовать функцию gc.collect() модуля gc.
gc.collect() возвращает количество объектов, которые были собраны и удалены.
Существует два способа выполнения сборки мусора вручную: сборка мусора на основе времени или события.
Основанная на времени сборка мусора довольно проста: функция gc.collect() вызывается через фиксированный интервал времени.
Сборка мусора на основе событий вызывает функцию gc.collect() после того, как происходит какое либо событие (т.е. когда приложение закрывается или приложение остается бездействующим в течение определенного периода времени).
Давайте разберемся с ручной сборкой мусора, создав несколько циклов.
На экране отобразится следующее:
Приведенный выше сценарий создает объект list, на который ссылается переменная с творческим именем list. Первый элемент объекта списка ссылается сам на себя. Счетчик ссылок объекта list всегда больше нуля, даже если он удален или находится вне области действия программы. Следовательно, объект list не обрабатывается сборщиком мусора из-за циклической ссылки.
В приведенном выше коде, поскольку число ссылок равно по крайней мере 1 и никогда не может достигнуть 0, мы принудительно собирали объекты с garbage collected, вызывая gc.collect(). Тем не менее, помните не форсируйте сборку мусора слишком часто. Причина в том, что даже после освобождения памяти GC тратит время на оценку пригодности объекта для сбора мусора, занимая процессорное время и ресурсы. Кроме того, не забудьте вручную управлять сборщиком мусора только после того, как ваше приложение полностью запустится.
Заключение
В этой статье мы обсудили, как управление памятью в Python обрабатывается автоматически с помощью стратегий подсчета ссылок и сбора мусора. Без garbage collection реализация успешного механизма управления памятью в Python невозможна. Кроме того, программистам не нужно беспокоиться об удалении выделенной памяти, так как об этом заботится менеджер памяти Python. Это приводит к уменьшению утечек памяти и повышению производительности.
Все в Python является объектом, и почти все имеет атрибуты и методы. Таким образом, основная цель Python dev-удалить объекты на языке программирования python. Здесь объектом могут быть переменные, списки или части списка и т. Д.
Каждый объект является любым типом объекта Python. Обычно это переменные, но они могут быть функциями, модулями, классами.
Оператор del работает путем развязывания имени, удаляя его из набора имен, известных интерпретатору Python. Если эта переменная была последней оставшейся ссылкой на объект, то объект будет удален из памяти. Если, с другой стороны, другие переменные все еще ссылаются на этот объект, объект не будет удален.
Как удалить или удалить элемент в Python
Существует 3 различных способа удаления или удаления элементов в Python.
Но в этом уроке мы узнаем о работе Python del.
Что такое Python del?
Python del обычно используется для удаления переменной из локального или глобального пространства имен. Это используется для восстановления памяти из данных, которые больше не нужны.
Синтаксис Python dev
Возвращаемое значение Python dev
Оператор Python dev ничего не возвращает.
Момент, Который Следует Отметить
Оператор del можно использовать для удаления элемента из списка, ссылаясь на его индекс, а не на его значение.
Теперь давайте перейдем непосредственно к примерам и проверим работу Python del statement.
Примеры инструкций Python dev
Давайте рассмотрим несколько примеров оператора del и попробуем удалить некоторые объекты.
Пример 1: Удаление переменной
Пример 2: Удаление первого элемента в списке
Объяснение:
В приведенном выше примере сначала мы создали наш список с именем list. Приведенный выше список содержит три элемента ( learn, python, pool ). После этого мы удалили первый элемент списка с помощью оператора del list[0]. Затем мы распечатали список после удаления первого элемента списка.
Пример 3: Удаление последнего элемента в списке
Объяснение:
В приведенном выше примере сначала мы создали наш список с именем list. Приведенный выше список содержит три элемента ( learn, python, pool ). После этого мы удалили последний элемент списка с помощью оператора del list[-1]. Затем мы распечатали список после удаления последнего элемента списка.
Пример 4: Удаление пользовательского объекта
Python Программа для удаления объекта класса с помощью Python del.
В приведенном выше примере мы удалили объект std с помощью del std. Впервые мы получаем желаемый результат. Это происходит потому, что мы не использовали ключевое слово del. Но после использования del std в нашем объекте. Мы получили ошибку имени, так как объект удален из памяти.
Пример 5: Удаление всех элементов в диапазоне
Объяснение:
Итак, в этом примере мы инициализировали список из 7 элементов. Затем мы удалили элементы в позиции 2-5. С помощью нарезки и Python del ключевое слово.
Пример 6: Программа Python для удаления ключа из словаря
В приведенном выше примере мы удалили пару ключ: значение из словаря. Изначально у нас в словаре есть 4 пары. После удаления ключа словаря x у нас есть только 3 элемента в словаре.
Python del: Дополнительные советы, замечания и примеры
Вы не можете удалить элементы кортежей и строк. Это потому, что кортежи и строки неизменны; объекты, которые не могут быть изменены после его создания.
Однако вы можете удалить весь кортеж или строку целиком.
Разница между remove, Python dev и pop в Python
- remove() удаляет соответствующий элемент/объект, тогда как del и pop удаляют элемент с определенным индексом.
- del и pop имеют дело с индексом. Единственное различие между ними заключается в том, что- pop return удалил значение из списка, а del ничего не возвращает.
- Pop-это единственный способ вернуть объект.
- Remove-это единственный объект, который ищет объект (а не индекс).
Вкратце: Используйте del для удаления элемента по индексу, pop для удаления его по индексу, если вам нужно возвращаемое значение, и remove для удаления элемента по значению.
Пример remove, Python dev и pop
Время выполнения
Вычислительная сложность (т. е. время выполнения или Big-O) выглядит следующим образом:
Обратите внимание, что эти времена выполнения являются наихудшими сценариями. Например, удаление элемента в начале списка занимает постоянное время.
Какой самый лучший способ удалить элемент в списке?
- Если вы хотите удалить определенный объект из списка, используйте метод remove.
- Если вы хотите удалить объект в определенном месте (индексе) в списке, вы можете использовать del или pop.
- Используйте pop, если вы хотите удалить и получить объект в определенном месте.
Разница между Python del и Присвоением None
Разница в том, что освободит все, на что ссылается, но сохранит имя, даже если оно просто ссылается на None (что является типом, NoneType).
С другой стороны, del x полностью удалит как имя, так и то, на что оно ссылается. Если после этого вы попытаетесь использовать x, будет выброшен NameError (или AttributeError в случае свойства объекта).
Когда я должен и не должен использовать ключевое слово del в Python?
Должен Читать:
- Как преобразовать строку в нижний регистр в
- Как вычислить Квадратный корень
- Пользовательский ввод | Функция ввода () | Ввод с клавиатуры
- Лучшая книга для изучения Python в 2020 году
Вывод
Python del-это полезное ключевое слово. Поначалу его синтаксис может сбить с толку. Но как только мы используем dell больше как оператор, а не вызов метода, это легко запомнить.
Удаление рекурсивно определяется очень похоже на то, как определяется назначение. Вместо того чтобы излагать его во всех подробностях, вот несколько советов. Удаление списка целей рекурсивно удаляет каждую цель слева направо.
Попробуйте запустить программы на вашей стороне и дайте мне знать, если у вас есть какие-либо вопросы.
Деструктор в Python – это специальный метод, который вызывается при уничтожении объекта. Конструктор же, наоборот, используется для создания и инициализации объекта класса.
В этой статье мы разберем:
- как создать деструктор в Python
- использование метода __del__()
- как работает деструктор.
Что такое деструктор в Python?
В объектно-ориентированном программировании деструктор вызывается при удалении или уничтожении объекта. Деструктор используется для выполнения действий по очистке перед разрушением объекта, таких как закрытие соединений с базой данных или дескриптор файла.
В Python есть сборщик мусора, который автоматически обрабатывает управление памятью. Например, он очищает память, когда объект выходит за пределы области видимости.
Однако при уничтожении объекта необходимо освобождать не только память. Мы должны освободить или закрыть другие ресурсы, которые использовались объектом, такие как открытые файлы, соединения с базой данных, очистка буфера или кеша. Для выполнения всех этих задач очистки мы используем деструктор в Python.
В Python деструктор вызывается не вручную, а полностью автоматически. Это происходит в следующих двух случаях:
- когда объект выходит за пределы области видимости
- когда счетчик ссылок на объект достигает 0.
Для определения деструктора используется специальный метод __del__() . Например, когда мы выполняем del имя_объекта , деструктор вызывается автоматически, и объект собирается в мусор.
Создание деструктора с помощью метода __del__()
Магический метод __del__() используется как деструктор в Python. Метод __del__() будет неявно вызываться, когда все ссылки на объект будут удалены, то есть когда объект подходит для сборщика мусора.
Этот метод автоматически вызывается в Python, когда экземпляр собираются уничтожить. Его также называют финализатором или (неправильно) деструктором.
Синтаксис объявления деструктора будет следующим:
- def – ключевое слово, которое используется для определения метода.
- __del__() – зарезервированный метод. Он вызывается, как только все ссылки на объект будут удалены.
- self : первый аргумент self относится к текущему объекту.
Примечание. Аргументы метода __del__() необязательны. Мы можем определить деструктор с любым количеством аргументов.
Пример
Давайте рассмотрим создание деструктора в Python на простом примере. Мы создадим класс Student с деструктором.
Запустим наш код и получим следующий результат:
Примечание. Как видно из вывода, при удалении ссылки на объект с помощью del s1 метод __del__() вызывается автоматически.
В приведенном выше коде мы создали один объект. s1 – это ссылочная переменная, указывающая на вновь созданный объект.
Деструктор вызывается, когда ссылка на объект удалена или счетчик ссылок на объект доходит до нуля.
Марк Лутц «Изучаем Python»
Скачивайте книгу у нас в телеграм
Важные моменты, которые следует помнить о деструкторе
- Метод __del__() вызывается для любого объекта, когда счетчик ссылок для этого объекта становится равным нулю.
- Счетчик ссылок для данного объекта становится нулевым, когда работа программы завершается, или мы удаляем все ссылки вручную с помощью ключевого слова del .
- Деструктор не будет запускаться при удалении какой-то одной ссылки на объект. Он будет вызываться только тогда, когда все ссылки на объект будут удалены.
Пример
Давайте разберемся в приведенных выше пунктах на примере.
Сначала создадим объект класса Student , используя s1 = student ('Emma') .
Затем давайте создадим новую ссылку на объект, присвоив переменной s2 значение s1 (т.е. s2 = s1 ).
Теперь обе ссылочные переменные s1 и s2 указывают на один и тот же объект.
Далее мы удалим ссылку s1 .
Затем добавим 5 секунд задержки (sleep) к основному потоку, чтобы было ясно, что деструкторы вызываются только при удалении всех ссылок на объекты.
- Как вы можете видеть из полученного результата, деструкторы вызываются только тогда, когда удаляются все ссылки на объекты.
- Кроме того, деструктор выполняется, когда код (программа) заканчивается и объект становится доступным для сборщика мусора. Например, мы не удаляли ссылку на объект s2 вручную с помощью del s2 . Это произошло автоматически, т.к. программа закончилась.
Случаи, когда деструктор работает не корректно
__del__() не является идеальным решением для очистки ненужных объектов. В Python деструктор ведет себя странно и не выполняется в следующих двух случаях:
- ссылка является круговой: два объекта ссылаются друг на друга
- исключение в методе __init__()
Круговая ссылка
__del__() некорректно работает в случае циклической ссылки.Суть этой ссылки в том, что два объекта ссылаются друг на друга. И когда оба объекта выходят за пределы области видимости, Python не знает, какой объект уничтожить первым. Поэтому, чтобы избежать ошибок, он не уничтожает ни один из них.
Короче говоря, это означает, что сборщик мусора не знает порядок, в котором объекты должны быть уничтожены, поэтому он не удаляет их из памяти.
В идеале деструктор должен выполняться, когда объект выходит за пределы области видимости или его счетчик ссылок достигает нуля. Но объекты, связанные круговой ссылкой, будут храниться в памяти до тех пор, пока приложение будет работать.
Пример
Для управления ресурсами, которые необходимо очистить, можно посоветовать использовать оператор with .
Запустим наш код и получим следующее:
Исключение в методе __init__()
В объектно-ориентированном программировании конструктор – это специальный метод, используемый для создания и инициализации объекта класса. Используя метод __init__() , мы можем реализовать конструктор для инициализации объекта.
В ООП, если в конструкторе возникает какое-либо исключение при инициализации объекта, конструктор уничтожает объект.
Аналогично, в Python, если в методе инициализации возникает какое-либо исключение при инициализации объекта, вызывается метод del . Но на самом деле объект не создается, и ему не выделяются ресурсы.
Несмотря на то, что объект так и не был инициализирован правильно, метод del все равно попытается очистить все ресурсы. А это, в свою очередь, может привести к другому исключению.
Пример
Запустив этот код, мы получим следующий результат:
Заключение
В объектно-ориентированном программировании деструктор вызывается при удалении или уничтожении объекта.
Деструктор используется для выполнения действий по очистке перед разрушением объекта, таких как закрытие соединений с базой данных.
Для выполнения задачи очистки перед удалением объекта в Python мы используем метод __del__() .
При удалении ссылки на объект деструктор не запускается. Для этого нужно удалить все ссылки на этот объект.
мне любопытно узнать подробности __del__ в python, когда и почему он должен использоваться и для чего он не должен использоваться. Я на собственном горьком опыте убедился, что это не совсем то, чего можно было бы наивно ожидать от деструктора, поскольку это не противоположность __new__ / __init__ .
Я видел в документации, что это не гарантированный __del__() методы вызываются для объектов, которые все еще существуют при выходе интерпретатора.
- как можно гарантировать, что для любого Foo экземпляры, существующие при выходе интерпретатора, панель закрыта?
- в приведенном выше фрагменте кода панель закрывается на del foo или gc.collect() . или нет? если вы хотите получить более точный контроль над этими деталями (например, панель должна быть закрыта, когда объект не подвергается воздействию), каков обычный способ реализовать это?
- , когда __del__ называется ли это гарантировано, что __init__ уже звонил? что, если __init__ подняли?
способ закрытия ресурсов-это контекстные менеджеры, он же with о себе:
2) объекты Python удаляются, когда их счетчик ссылок равен 0. В вашем примере del foo удаляет последнюю ссылку so __del__ вызывается мгновенно. ГК в этом не участвует.
на gc не имеет ничего общего с удалением вашего и большинства других объектов. Оно там. чтобы очистить, когда простой подсчет ссылок не работает, из-за само-ссылок или круговых ссылок:
3) Давайте посмотрим:
объекты создаются с __new__ затем перешел к __init__ as self . После исключения в __init__ , объект обычно не будет иметь имени (Т. е. f = часть не запускается) , поэтому их счетчик ссылок равен 0. Это означает, что объект удаляется нормально и __del__ называется.
в общем, чтобы убедиться, что что-то происходит, несмотря ни на что, вы используете
finally блоки будут запускаться независимо от того, есть ли ошибка в try блок, и есть ли ошибка в любой обработке ошибок, которая имеет место в except блоки. Если вы не обработаете возникшее исключение, оно все равно будет возникать после finally блок оформить.
общий способ убедиться, что файл закрыт, является использование "контекста менеджер."
это автоматически закрыть f .
объекты не создаются __init__ , они создаются __new__ .
когда вы foo = Foo() на самом деле происходит две вещи, сначала создается новый объект, __new__ , тогда он инициализируется, __init__ . Таким образом, вы не можете позвонить del foo до того, как оба эти шага имели место. Однако, если есть ошибка в __init__ , __del__ будет вызываться, потому что объект был на самом деле уже создано в __new__ .
Читайте также: