1. 垃圾回收机制优化思路
- 理解垃圾回收原理：Python的垃圾回收器（GC）会自动回收不再被引用的对象。但有时对象之间存在循环引用，可能导致垃圾回收器无法及时回收。
- 手动触发垃圾回收：在适当的位置手动调用垃圾回收函数，帮助垃圾回收器及时清理不再使用的对象。
代码示例
import gc
# 手动触发垃圾回收
gc.collect()
2. 弱引用优化思路
- 了解弱引用概念：弱引用不会增加对象的引用计数，当对象的其他引用都被释放时，即使存在弱引用，对象也会被回收。
- 使用场景：如果在程序中存在对大量对象的引用，但又不希望这些引用阻止对象被垃圾回收，可以使用弱引用。
代码示例
import weakref
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
# 创建对象
obj = MyClass(42)
# 创建弱引用
weak_ref = weakref.ref(obj)
# 释放对对象的强引用
del obj
# 通过弱引用获取对象，如果对象已被回收，会返回None
recovered_obj = weak_ref()
if recovered_obj:
print(recovered_obj.value)
else:
print("对象已被回收")
3. 数据结构优化思路
- 减少不必要的对象创建：避免在循环中频繁创建不必要的对象，尽量复用已有的对象。
- 及时删除不再使用的对象：当确定某个列表元素不再使用时，从列表中删除它，减少内存占用。
代码示例
data_list = []
# 假设这里填充数据
for i in range(1000):
data_list.append(MyClass(i))
# 假设处理完部分数据后，确定某些元素不再使用
del data_list[0:100]
4. 生成器和迭代器优化思路
- 使用生成器：如果数据量非常大，可以使用生成器按需生成数据，而不是一次性将所有数据加载到内存中。
- 迭代器特性：迭代器可以在迭代过程中逐次返回数据，而不是一次性生成所有数据，节省内存。
代码示例
def data_generator():
for i in range(1000):
yield MyClass(i)
# 使用生成器获取数据
gen = data_generator()
for item in gen:
# 处理item
pass
