在处理C代码时是否有任何Python引用计数/垃圾收集问题?

Jas*_*ker 6 python scheme garbage-collection reference-counting python-c-api

只是为了它的纯粹,我决定创建一个绑定到libpythonScheme,这样你就可以在Scheme程序中嵌入Python.我已经能够调用Python的C API,但我还没有真正考虑过内存管理.

mzscheme的FFI工作方式是我可以调用一个函数,如果该函数返回指向a的指针PyObject,那么我可以自动增加引用计数.然后,我可以注册一个终结器,当Scheme对象被垃圾收集时,它会减少引用计数.我已经查看了文档以供参考计数,并且乍一看没有看到任何问题(尽管在某些情况下它可能不是最佳的).我有什么陷阱吗?

此外,我无法制作循环垃圾收集器文档的正面或反面.我需要记住哪些事情?特别是,我如何让Python知道我有一些东西的引用,所以当我还在使用它时它不会收集它?

Mik*_*ham 7

您指向http://docs.python.org/extending/extending.html#reference-counts的链接是正确的位置.文档的扩展和嵌入以及Python/C API部分将介绍如何使用C API.

引用计数是使用C API的烦人部分之一.主要问题是保持一切:根据您调用的API函数,您可能拥有或不拥有对所获得对象的引用.要小心了解你是否拥有它(因此不能忘记将其删除或将其交给可以窃取它的东西)或借用它(并且必须包含它以保留它并可能在你的函数中使用它).涉及此问题的最常见错误是1)错误地记住您是否拥有特定函数返回的引用; 2)相信您可以安全地借用引用的时间比您更长.

您不必为循环垃圾收集器执行任何特殊操作.只是在那里修补引用计数中的缺陷并且不需要直接访问.

  • @Eli,在CPython中杀死对象的主要策略是引用计数.由于引用计数不会在其他不可访问的引用周期中获得,因此它会使用(可选的,默认情况下)循环垃圾收集器进行扩充.这种扩充对于防止任何允许任意引用的refcounted系统中的内存泄漏是必要的.这只是一个设计缺陷,因为引用计数是一个设计缺陷(当然有些人会声称). (4认同)
  • @Jason,只有INCREF*借用*引用.某些函数返回已经INCREF的*new*引用.INCREF'ing它们会导致内存泄漏. (2认同)