Python Academy · 강의

CPython 참조 횟수 계산

CPython이 참조 횟수로 객체 수명을 추적하는 방식을 이해합니다.

CPython 참조 횟수 계산은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

참조 횟수 관리란 무엇인가요?

CPython은 모든 객체의 참조 횟수를 추적합니다. 횟수가 0으로 떨어지면 객체가 즉시 할당 해제됩니다. 이것이 Python의 주요 메모리 관리 방식입니다.

import sys

x = [1, 2, 3]
print(sys.getrefcount(x))   # 2 (x + getrefcount arg)
y = x
print(sys.getrefcount(x))   # 3

sys.getrefcount()

sys.getrefcount(obj)는 현재 참조 횟수를 반환합니다. 주의할 점은 이 함수를 호출하면 함수 인수 참조 때문에 횟수가 1 증가한다는 것입니다.

import sys

a = "hello"
print(sys.getrefcount(a))   # baseline (may be high for interned strings)

b = a
print(sys.getrefcount(a))   # one more
del b
print(sys.getrefcount(a))   # back to baseline

증가와 감소

각 할당은 횟수를 증가시키고, 각 삭제 또는 재할당은 횟수를 감소시킵니다. 횟수가 0에 도달하면 CPython이 객체의 메모리 해제 함수를 호출합니다.

x = []          # refcount = 1
y = x           # refcount = 2
z = [x]         # refcount = 3  (list holds a reference)
del y           # refcount = 2
z.clear()       # refcount = 1
del x           # refcount = 0 → deallocated

객체 인터닝

CPython은 작은 정수(-5~256)와 많은 문자열 리터럴을 인터닝하여 같은 객체를 재사용합니다. is 비교로 이를 확인할 수 있습니다.

a = 256
b = 256
print(a is b)   # True (interned)

c = 257
d = 257
print(c is d)   # may be False (not interned)

약한 참조

약한 참조는 참조 횟수를 증가시키지 않습니다. 관찰하고 싶지만 소유하고 싶지는 않은 객체의 가비지 컬렉션을 방해하지 않아야 할 때 유용합니다.

import weakref

class BigObject:
    pass

obj = BigObject()
ref = weakref.ref(obj)
print(ref())   # <BigObject instance>
del obj
print(ref())   # None (object was collected)

참조 순환

A가 B를 참조하고 B가 A를 참조하면 두 객체에 더 이상 도달할 수 없더라도 어느 쪽의 횟수도 0이 되지 않습니다. CPython의 순환 GC가 이를 감지하고 수집합니다.

a = []
b = [a]
a.append(b)   # cycle: a → b → a
del a, b
# Both are unreachable but refcount > 0
# The cyclic GC collects them

gc 모듈

gc 모듈은 순환 가비지 컬렉터를 제공합니다. 자동으로 실행되지만 수동으로 실행하거나 비활성화할 수도 있습니다.

import gc

gc.collect()   # force a collection cycle
print(gc.get_count())    # (gen0, gen1, gen2) allocation counts
print(gc.get_threshold())  # when each generation is collected

메모리 풀(pymalloc)

CPython은 작은 객체(512바이트 미만)를 자체 메모리 풀(pymalloc)에서 할당합니다. 이는 작은 객체마다 malloc을 호출하는 것보다 빠릅니다.

# You do not call pymalloc directly — CPython uses it internally
# for all Python-level object allocations

# The pool pre-allocates large memory arenas
# and carves them into pools of fixed-size blocks

del 종료 처리 함수

객체의 참조 횟수가 0에 도달하면(또는 순환 구조에 포함된 경우 나중에) __del__이 호출됩니다. 중요한 정리를 __del__에 의존하지 말고 대신 컨텍스트 관리자를 사용하십시오.

class Resource:
    def __del__(self):
        print(f"Freeing {self}")

# Better: use context manager
class SafeResource:
    def __enter__(self): return self
    def __exit__(self, *a): self.cleanup()

slots를 사용한 소형 객체

__slots__를 사용하는 객체는 메모리와 할당 횟수가 더 적어 GC 부담을 줄입니다.

import sys

class Reg:
    def __init__(self, x, y): self.x, self.y = x, y

class Slotted:
    __slots__ = ("x","y")
    def __init__(self, x, y): self.x, self.y = x, y

print(sys.getsizeof(Reg(1,2)))      # ~48 + dict overhead
print(sys.getsizeof(Slotted(1,2)))  # ~48 (no dict)

순환 GC 비활성화

참조 순환을 만들지 않는 프로그램에서는 순환 GC를 비활성화하여 처리량을 높일 수 있습니다.

import gc

gc.disable()   # no cyclic GC — objects are only freed by refcounting

# Use only if you KNOW no cycles are created
# (pure functional/immutable data)

gc.enable()    # re-enable

빠른 확인

CPython은 언제 객체를 즉시 할당 해제합니까?

복습

CPython은 참조 횟수를 통해 객체를 추적합니다. 횟수가 0이 되면 즉시 할당 해제됩니다. 참조 순환은 순환 GC(gc 모듈)가 처리합니다. 중요한 정리에는 __del__을 사용하지 말고 컨텍스트 관리자를 사용하십시오. 객체별 메모리를 줄이려면 __slots__를 사용하십시오.

자주 묻는 질문