Python 细节问题

1、连接字符串用join还是+

当用操作符+连接字符串的时候，每执行一次+都会申请一块新的内存，然后复制上一个+操作的结果和本次操作的右操作符到这块内存空间，因此用+连接字符串的时候会涉及好几次内存申请和复制。而join在连接字符串的时候，会先计算需要多大的内存存放结果，然后一次性申请所需内存并将字符串复制过去，这是为什么join的性能优于+的原因。所以在连接字符串数组的时候，应考虑优先使用join。

2、Python 垃圾回收机制

参考 https://blog.csdn.net/xiongchengluo1129/article/details/80462651

Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。

在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。

引用计数法的原理是每个对象维护一个ob_refcnt，用来记录当前对象被引用的次数，也就是来追踪到底有多少引用指向了这个对象，当对象被创建、对象被引用、对象被传入函数、被存储在容器中等四种情况时，该对象的引用计数器 +1

对象被创建 a=14

对象被引用 b=a

对象被作为参数,传到函数中 func(a)

对象作为一个元素，存储在容器中 List={a,”a”,”b”,2}

与上述情况相对应，当发生对象别名被 del 销毁时、对象的引用被赋予新对象时、汉书执行完毕后、从容器中删除时等四种情况，该对象的引用计数器-1

当该对象的别名被显式销毁时 del a

当该对象的引别名被赋予新的对象， a=26

一个对象离开它的作用域，例如 func函数执行完毕时，函数里面的局部变量的引用计数器就会 -1(但是全局变量不会)。

将该元素从容器中删除时，或者容器被销毁时。

当指向该对象的内存的引用计数器为0的时候，该内存将会被Python虚拟机释放.

sys.getrefcount(a)可以查看 a 对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让 a 的引用计数+1

引用计数的优点:

1、gao效

2、运行期没有停顿：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。

3、对象有确定的生命周期

4、易于实现

引用计数的缺点:

1、维护引用计数消耗资源，维护引用计数的次数和引用赋值成正比，而不像mark and sweep等基本与回收的内存数量有关。

2、无法解决循环引用的问题。A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数都为1，但显然应该被回收。

# 循环引用示例
list1 = []
list2 = []
list1.append(list2)
list2.append(list1)

为了解决这两个缺点 Python 还引入了另外的机制:标记清除和分代回收.

标记清除

『标记清除(Mark—Sweep)』算法是一种基于追踪回收(tracing GC)技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：*一阶段是标记阶段，GC会把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢?

对象之间通过引用(指针)连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象(root object)出发，沿着有向边遍历对象，可达的(reachable)对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。

在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。

标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。

Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。*，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它*顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

分代回收

分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。

GC 的逻辑

分配内存
-> 发现超过阈值了
-> 触发垃圾回收
-> 将所有可收集对象链表放到一起
-> 遍历, 计算有效引用计数
-> 分成 有效引用计数=0 和 有效引用计数 > 0 两个集合
-> 大于0的, 放入到更老一代
-> =0的, 执行回收
-> 回收遍历容器内的各个元素, 减掉对应元素引用计数(破掉循环引用)
-> 执行-1的逻辑, 若发现对象引用计数=0, 触发内存回收
-> python底层内存管理机制回收内存

Python 中, 一个代就是一个链表, 所有属于同一”代”的内存块都链接在同一个链表中用来表示“代”的结构体是 gc_generation，包括了当前代链表表头、对象数量上限、当前对象数量。

Python默认定义了三代对象集合，索引数越大，对象存活时间越长，新生成的对象会被加入第0代，前面_PyObject_GC_Malloc中省略的部分就是Python GC触发的时机。每新生成一个对象都会检查第0代有没有满，如果满了就开始着手进行垃圾回收。

分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代(第0代)、中年代(第1代)、老年代(第2代)，他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间较久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。

3、递归

Python 递归深度默认是多少?递归深度限制的原因是什么?

Python 递归深度可以用内置函数库中的 sys.getrecursionlimit() 查看。

因为无限递归会导致的 C 堆栈溢出和 Python 崩溃。