Python Academy · Lezione

Garbage collector e riferimenti ciclici

Apprenda come il modulo gc gestisce i cicli di riferimenti.

Garbage collector e riferimenti ciclici è una lezione Python Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Perché il conteggio dei riferimenti non è sufficiente

Il conteggio dei riferimenti non può raccogliere gli oggetti coinvolti in cicli di riferimenti: ognuno mantiene un riferimento all'altro, quindi nessuno dei due conteggi scende a 0.

# Reference cycle: a → b → a
a = {}
b = {"other": a}
a["other"] = b
del a, b
# Both objects are unreachable but refcount > 0
# Only the cyclic GC can collect them

Il modulo gc

gc è il garbage collector ciclico. Esegue periodicamente la scansione degli oggetti tracciati alla ricerca di cicli irraggiungibili e li raccoglie.

import gc

gc.collect()   # trigger immediately
print(gc.garbage)   # objects with __del__ in cycles (cannot auto-collect)

Raccolta generazionale

Il GC utilizza tre generazioni. I nuovi oggetti iniziano nella generazione 0. Gli oggetti che sopravvivono a una raccolta vengono promossi. La generazione 0 viene raccolta più frequentemente.

import gc

print(gc.get_count())     # (gen0, gen1, gen2) allocations since last collection
print(gc.get_threshold()) # (700, 10, 10) — thresholds for each generation
gc.set_threshold(1000, 15, 10)  # tune

Rilevamento dei cicli con gc.get_referents

Esamini a quali oggetti fa riferimento un determinato oggetto: è utile per capire perché qualcosa non viene raccolto.

import gc

a = []
b = [a]
a.append(b)

for ref in gc.get_referents(a):
    print(ref)   # shows b

gc.get_objects()

gc.get_objects() restituisce tutti gli oggetti attualmente tracciati dal GC. È utile per individuare le perdite di memoria.

import gc

before = len(gc.get_objects())
create_lots_of_objects()
after = len(gc.get_objects())
print(f"Leaked: {after - before} objects")

Evitare i cicli

Progetti le strutture dati in modo da evitare i cicli: utilizzi weakrefs per i riferimenti inversi, utilizzi gli ID anziché riferimenti diretti oppure interrompa esplicitamente i cicli prima che gli oggetti escano dall'ambito.

import weakref

class Node:
    def __init__(self, parent):
        # weakref avoids cycle:
        self.parent = weakref.ref(parent)

class Tree:
    def __init__(self):
        self.child = Node(self)   # no hard cycle

del e cicli

Gli oggetti con __del__ coinvolti in un ciclo non possono essere raccolti automaticamente. Vengono invece inseriti in gc.garbage.

import gc

class Leaky:
    def __del__(self): pass

a = Leaky()
b = Leaky()
a.other = b
b.other = a
del a, b

gc.collect()
print(gc.garbage)   # [Leaky, Leaky] — cannot collect

gc.freeze() — Python 3.7+

gc.freeze() congela gli oggetti attualmente tracciati, impedendo che vengano raccolti. È utile nei processi di lunga durata dopo l'avvio, per ridurre le pause del GC.

import gc

# After all globals and imports are in place:
gc.freeze()   # no GC scanning for these objects ever again

# Useful for: gunicorn pre-fork, background servers

Disabilitazione e riattivazione del GC

Disabiliti il GC ciclico nei cicli stretti in cui sa che non esistono cicli, quindi lo riattivi e forzi una raccolta successivamente.

import gc

gc.disable()
try:
    result = tight_loop_no_cycles()
finally:
    gc.enable()
    gc.collect()

isenabled e isfinalized

Controlli lo stato del GC con gc.isenabled() e rilevi se un oggetto è in fase di finalizzazione con gc.is_finalized(obj).

import gc

print(gc.isenabled())      # True by default
obj = object()
print(gc.is_finalized(obj))  # False (still alive)

Schemi di perdita di memoria

Cause comuni delle perdite di memoria in Python: cache globali che crescono senza limiti, listener di eventi non scollegati, riferimenti ciclici con __del__ ed estensioni C che perdono riferimenti.

# Typical leaks:
global_cache = {}   # grows forever — use lru_cache with maxsize

class EventBus:
    listeners = []
    # Listeners hold references to objects:
    # @classmethod
    # def on(cls, fn): cls.listeners.append(fn)
    # Must call off() to detach

Verifica rapida

Che cosa accade agli oggetti con __del__ coinvolti in un ciclo di riferimenti?

Riepilogo

Il GC ciclico gestisce i cicli di riferimenti che il conteggio dei riferimenti non può raccogliere. Utilizza tre generazioni e promuove gli oggetti sopravvissuti. Eviti i cicli con i weakrefs. Gli oggetti con __del__ nei cicli finiscono in gc.garbage. Utilizzi gc.freeze() dopo l'avvio per ridurre le pause del GC nei server di lunga durata.

Domande Frequenti

La lezione «Garbage collector e riferimenti ciclici» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Garbage collector e riferimenti ciclici» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Garbage collector e riferimenti ciclici»?

Apprenda come il modulo gc gestisce i cicli di riferimenti. Eserciti Python Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Python Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Garbage collector e riferimenti ciclici»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python Academy?

Sì. Ogni lezione Python Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

Conteggio dei riferimenti in CPython
Garbage collector e riferimenti ciclici
Profilazione con cProfile e line_profiler
Profilazione della memoria con tracemalloc

← Torna a Python Academy