[python] 가비지 컬렉션의 탐지 알고리즘
가비지 컬렉션은 메모리 관리의 중요한 측면 중 하나입니다. 파이썬은 가비지 컬렉션을 수행하여 더 이상 사용하지 않는 메모리를 자동으로 해제합니다. 이를 위해 파이썬은 참조 카운팅과 세대별 가비지 컬렉션 알고리즘을 사용합니다.
1. 참조 카운팅
파이썬은 객체를 참조하는 변수의 개수를 추적하여 메모리를 관리합니다. 만약 특정 객체를 가리키는 변수의 개수가 0이 되면, 해당 객체는 가비지 컬렉션의 대상이 됩니다.
예를 들어, 다음과 같은 코드를 살펴봅시다:
# 두 개의 변수가 동일한 객체를 가리킴
a = [1, 2, 3]
b = a
# 변수 b를 다른 객체를 가리키게 함
b = None
# 이제 a가 가리키는 객체는 가비지 컬렉션의 대상이 됨
2. 세대별 가비지 컬렉션
파이썬은 세대별 가비지 컬렉션 알고리즘을 사용하여 메모리 해제의 효율성을 높이고 성능을 향상시킵니다. 이 알고리즘은 객체를 세대별로 분류하고, 더 자주 사용되는 객체일수록 더 적은 가비지 컬렉션 연산을 수행합니다.
결론
파이썬의 가비지 컬렉션 알고리즘은 참조 카운팅과 세대별 가비지 컬렉션을 통해 메모리 관리를 효과적으로 수행합니다. 이를 통해 개발자는 메모리 관리에 신경을 덜 쓰고 높은 수준의 개발을 진행할 수 있습니다.