Python é uma das linguagens de programação mais utilizadas, e sua popularidade está crescendo. Devido ao rápido crescimento, ficou em 3º lugar na língua TIOBE do ano em 2021. Ademais, é uma escolha popular para processamento de dados, aplicações web e automação de trabalho devido à sua facilidade de uso e grande comunidade. Contudo, para que tudo isso seja alinhado é importantíssimo uma peça chave dessa linguagem, o Python Garbage Collection, fundamental para o processo de codificação.
Coleta de lixo python em processo de codificação
Para alguns iniciantes, o conceito de coleta de lixo pode não ser muito familiar. Porém, não é nada nebuloso. Basicamente, para realizar operações, uma linguagem de programação emprega objetos em seus programas. Variáveis simples, como textos, números ou booleanos, são exemplos de objetos. Estruturas de dados mais complicadas, como listas, hashes ou classes, também estão incluídas.
O conteúdo dos objetos do seu programa é mantido em memória para fácil acesso. Uma variável em seu código de computador é apenas um ponteiro para a localização do objeto na memória em muitas linguagens de computador. Quando uma variável está sendo usada em um programa, o processo lê o valor da memória e realiza operações nele.
A maioria dos programadores foi responsável por todo o gerenciamento de memória em suas aplicações em linguagens de programação precoce. Isso significava que antes que se possa criar uma lista ou um objeto, é preciso primeiro alocar memória para a variável.
A partir daí, depois de terminar com a variável, o programador é obrigado a desempacotar-lá para “libertar” essa memória para usuários subsequentes. Esse processo geralmente resulta em duas questões, os usuários acabam esquecendo de liberar sua memória ou, por outro lado, acabam liberando sua memória muito cedo
Gerenciamento automático da memória
Os programadores não precisam mais de memória de suporte manualmente graças ao gerenciamento automatizado de memória. Alternativamente, o tempo de execução cuidou disso para eles. Existem várias abordagens para o gerenciamento autônomo da memória. Os mais comuns fazem uso da contagem de referências. O tempo de execução mantém um registro de todas as referências a um objeto usando contagem de referência. Quando um objeto não tem conexão com ele, o código do programa não pode usá-lo e sendo assim, acaba excluindo-o.
O gerenciamento automático de memória oferece uma variedade de vantagens aos programadores. É mais fácil projetar programas quando não se precisa se preocupar com detalhes de memória de baixo nível. Além disso, pode ajudar na prevenção de vazamentos de memória caros ou pontos cegos pendentes e inseguros.
No entanto, há uma penalidade para o gerenciamento de memória autônoma. Para acompanhar todas as suas conexões, o software precisará utilizar mais memória e processamento. Além disso, muitas linguagens de programação com gerenciamento de memória autônoma empregam um método de coleta de lixo “stop-the-world”, no qual toda a execução é suspensa enquanto o coletor de lixo procurar e excluir objetos a serem coletados.
Com os avanços da lei de Moore no poder computacional e maiores quantidades de RAM em sistemas mais recentes, os benefícios do gerenciamento de memória autônoma geralmente excedem as desvantagens. Como resultado, a maioria das linguagens de programação modernas, como Java, Python e Golang, incluem gerenciamento automático de memória.
Algumas linguagens ainda usam o gerenciamento de memória discricionária para aplicativos de longa duração, onde a eficiência é crucial. C++ é um exemplo típico disso. O gerenciamento manual de memória também pode ser encontrado no Objective-C, a linguagem de programação usada pelo macOS e iOS. Rust, por outro lado, emprega gerenciamento manual de memória para maneiras modernas de programação.