Python gestisce la memoria automaticamente utilizzando un sistema chiamato “garbage collector”. La gestione della memoria in Python coinvolge una memoria privata heap che contiene tutti gli oggetti e le strutture dati di Python. Questa gestione privata della memoria heap in Python non consente all’utente di assegnare o liberare manualmente la memoria come nei linguaggi low-level, come C o C++.
Quando un oggetto non ha più riferimenti, il Garbage Collector di Python entra in gioco e libera la memoria che l’oggetto precedentemente occupava. La Python Software Foundation (PSF) fa uso di un conteggio di riferimenti per gestire e recuperare la memoria.
La memoria alloca dinamicamente anche le strutture come le liste e i dizionari. Quando viene usata una parte della memoria, Python si unisce ai pezzi di memoria liberati e quindi li ricicla per far spazio ad altri oggetti.
Il garbage collector funziona principalmente in due fasi:
- Tracciamento del ciclo di riferimento: Python non può gestire il ciclo di riferimento tra gli oggetti e quindi ha bisogno del Garbage collector. Il GC traccia il ciclo di riferimento di un oggetto e usa l’algoritmo “mark-sweep” per raccogliere i cicli.
- Collezionamento di generazione: Python implementa un algoritmo di collezione di generazione. Gli oggetti vengono suddivisi in tre generazioni (0, 1 e 2). La generazione 0 contiene i più giovani oggetti e la generazione 2 contiene i più vecchi oggetti. L’ipotesi di base di tale algoritmo è che gli oggetti giovani muoiano prima degli oggetti vecchi.
È importante notare che, sebbene Python gestisca la memoria automaticamente, l’uso inefficiente di strutture dati e oggetti può comunque causare problemi di memoria in un programma Python. Ad esempio, se si mantengono riferimenti a grandi strutture dati che non sono più necessarie, il garbage collector non sarà in grado di liberare quella memoria.
