Python垃圾回收器和列表

Question

"在 Python 2.7 中有关垃圾回收的问题。为什么这段代码会出现问题？"

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

输出应该是 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0，而不是 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 或其他任何排列顺序。

- alexvassel

---

为什么会成为问题？你期望有特定的顺序吗？ - Martijn Pieters

这只是一种好奇心。 - alexvassel

同时，PyPy的处理方式类似于“0 1 2 3 4 5 6 7 8 9”，但Jython的处理方式与CPython相同。 - jamylak

Answer 1

由于Python列表对象以相反的顺序减少它所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)
}

看到那条评论了吗; 从末尾开始删除引用似乎可以减少在一些大列表情况下的抖动。

我猜当你创建一个非常大的列表时，最后的项目仍然在缓存中，先解除对其的引用有助于减少缓存抖动。添加交换并从末尾开始会产生更大的影响。

- Martijn Pieters

---

知道了，谢谢。Christian Tismer是谁？ - alexvassel

Stackless Python 的创造者。 - Martijn Pieters

Answer 2

Python主要依靠引用计数来管理对象生命周期。(我认为它使用某种标记-扫描来处理引用循环，但不要引用我。)

我猜测，在被销毁时，列表按相反的顺序取消引用它们的元素，因此您看到了这种行为。

我认为列表元素的销毁顺序没有正式定义，在这种情况下，这不是一个“问题”。

- Marcelo Cantos