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变量的基本使用原则就是先定义再使用，日常生活中，我们去超市买东西也是类似的，需要先付款再拿回家使用，比如说买了一个创可贴，用完了之后我们是不是要丢掉呢？因为用过的创可贴已经没用了，就会被我们人为的当作垃圾处理掉，同样对应到python中，没有用的变量值也属于垃圾，本文带大家了解python解释器如何处理它的垃圾。

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补充小知识---变量值的引用

变量值的引用分为直接引用和间接引用两种。

直接引用：变量值直接与变量名绑定，比如

name=小庄

间接引用：变量值先被直接引用，然后被容器类型的数据引用，比如

name_list=[name,张三]

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补充小知识---变量在内存中如何存储

可以将内存分为堆区和栈区两部分，当我们定义变量的时候，变量名与值所在内存地址的关联关系存在栈区，值存放在堆区，如定义两个变量name=小庄,age=18,变量的存储如下图所示:

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垃圾回收机制(GC)

在正式介绍python的垃圾回收机制之前，需要先知道python中的垃圾具体指的是什么，当一个变量值被引用的次数为0时，该变量值无法访问，称之为内存中的垃圾。

一个变量值被引用的次数被称为引用计数，引用计数=直接引用次数+间接引用次数。

name=小庄#小庄被直接引用，此时引用计数=1name_list=[name,张三]#小庄被间接引用，此时引用计数=1+1=2

如何减少一个变量值的引用计数呢？有以下两种方式

#方式一：解除变量名和变量值的绑定关系name=小庄#引用计数=1delname#解除变量名name和小庄的绑定关系，此时小庄的引用计数变为0#方式二：对name进行重新赋值name=小庄#引用计数=1name=张三#此时小庄的引用计数变为0，张三的引用计数变为1

但是，通过引用计数来清除内存中的垃圾存在两个缺陷，第一，变量值被关联次数的每次的增加或减少都会引发计数机制，效率太低；第二，就是容器类型的数据可能会产生循环引用，导致解释器无法通过引用计数清理内存空间。

为了解决引用计数的第一个缺陷---效率太低，就有了分代回收的机制，当一个变量值被扫描很多次都没有被垃圾回收机制回收的话，解释器就会认为该变量值会被经常使用，会减少对该变量值的扫描次数，但是可能也会导致某些变量值的回收被延迟，是一种以空间换时间的提高解释器效率的方式。

同样，为了解决引用计数的第二个缺陷---容器类型数据之间的循环引用，就有了标记清除的机制，容器类型数据之间的循环引用可以结合代码来演示。

list1=[1,]#[1,]的引用计数=1list2=[2,]#[2,]的引用计数=1list1.append(list1)#[2,]的引用计数=1+1=2list2.append(list2)#[1,]的引用计数=1+1=2print(list1,list2)dellist1#解除list1与列表之间的绑定关系，[1,]的引用计数=2-1=1dellist2#解除list2与列表之间的绑定关系，[2,]的引用计数=2-1=1print(list1,list2)#这里会报错，没有定义，但是此时[1,]，[2,]的引用计数都不为零，这就是标记清除需要解决的问题

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又补充...

之前介绍过小整数池的概念，python解释器在启动那一刻起，就在内存空间中开辟了一系列的内存空间，用来存放常用的整数-5-，字符串也有类似的机制，存在这里的数据是不会受到垃圾回收机制的影响。

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小庄卖瓜

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