理解 Python 中的引用計數機制（Reference Counting）

更新日期： 2024 年 11 月 16 日

Python 採用多種機制來管理內存，其中最基本的內存管理方式之一是「引用計數機制」（Reference Counting）。

引用計數有助於自動釋放不再使用的物件，從而避免內存佔用。

本文將解釋引用計數的工作原理，並通過範例展示其在 Python 程式中的應用。

引用計數的原理

每當 Python 中創建一個新物件時，會初始化一個引用計數（Reference Count，簡稱 rc）來追踪該物件的引用次數。

引用計數增加或減少的情況如下：

• 增加引用計數：當新變數指向該物件時。
• 減少引用計數：當變數不再指向該物件（例如刪除變數或重新賦值）時。

當物件的引用計數降為零，Python 便會回收該物件的內存空間，以釋放資源。

引用計數的應用範例

以下範例演示了引用計數如何隨著變數引用的增加或刪除而變化。

範例：引用計數的變化

a = [1, 2, 3]  # 初始時，串列 [1, 2, 3] 的引用計數 rc = 1
b = a           # b 指向 a，引用計數增加，rc = 2

在上述程式碼中，變數 a 創建了一個包含 [1, 2, 3] 的串列物件，因此該串列的引用計數為 1。

當 b 被設置為 a 的引用時，引用計數增加為 2，因為現在有兩個變數，同時指向這個串列。

示意圖

a -----> [1, 2, 3] <----- b

引用計數變為零的情況

當刪除變數 a 和 b 的引用時，引用計數會減少，最終變為零，觸發內存回收。

del a  # 刪除 a 的引用，引用計數 rc = 1
del b  # 刪除 b 的引用，引用計數 rc = 0

刪除 a 和 b 的引用後，該串列的引用計數變為零，Python 會自動釋放該串列佔用的內存空間。

示意圖

a -/-> [1, 2, 3] <-/-> b
# [1, 2, 3] 引用計數 rc = 0，進行內存回收

特殊情況：內建緩衝機制

需要注意的是，Python 對一些常用物件（例如小整數和常用字串）有緩衝機制，即使它們的引用計數降為零，也不會立即回收內存，而是保留在內存中以便重複使用。

這些內建緩衝的物件不受引用計數的影響，以提高程式運行效率。

結語

引用計數機制是 Python 垃圾回收系統中的重要組成部分，負責釋放不再使用的物件內存。

掌握引用計數的運作方式，有助於開發者在程式中高效管理內存資源，避免不必要的內存佔用和洩漏，進而提高程式的效能。