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流畅的python读书笔记-第八章-对象引用、可变性和垃圾回收

zgbgx / 1845人阅读

摘要:运算符比较两个对象的标识函数返回对象标识的整数表示。实际上,每个对象都会统计有多少引用指向自己。对象被销毁了,调用了回调,的值变成了。当对象的引用数量归零后,垃圾回收程序会把对象销毁。引用的目标对象称为所指对象。

对象不是个盒子

class Gizmo:
    def __init__(self):
        print("Gizmo id: %d" % id(self))

x = Gizmo()
print(x)

y = Gizmo() * 10
print(y)

print(dir())
❶ 输出的 Gizmo id: ... 是创建 Gizmo 实例的副作用。
❷ 在乘法运算中使用 Gizmo 实例会抛出异常。
❸ 这里表明,在尝试求积之前其实会创建一个新的 Gizmo 实例。
❹ 但是,肯定不会创建变量 y,因为在对赋值语句的右边进行求值时抛出了异常。
 为了理解 Python 中的赋值语句,应该始终先读右边。对象在右边创建或获取,在此之后左边的变量才会绑定到对象上,
标识、相等性和别名
longe = {"name": "longe", "born": 1993}
liang = longe
print(liang is longe)

print(id(liang), id(longe))

longe["balance"] = 950

print(liang)

## 冒充的longe信息

other  = {"name": "longe", "born": 1993, "balance": 950}
print(other)

print(other is longe)

❶ liang 是 longe 的别名。
❷ is 运算符和 id 函数确认了这一点。
❸ 向 liang 中添加一个元素相当于向 longe 中添加一个元素。

在那段代码中,liang 和 longe 是别名,即两个变量绑定同一个对象。
而 other 不是 longe 的别名,因为二者绑定的是不同的对象。

other 和longe 绑定的对象具有相同的值(== 比较的就是值),但是它们的标识不同。

每个变量都有标识、类型和值。对象一旦创建,它的标识绝不会变;

你可以把标识理解为对象在内存中的地址。

is 运算符比较两个对象的标识;

id() 函数返回对象标识的整数表示。

在==和is之间选择

== 运算符比较两个对象的值(对象中保存的数据),而 is 比较对象的标识。

is 运算符比 == 速度快,因为它不能重载,所以 Python 不用寻找并调用特殊方法,而是 直接比较两个整数 ID

eq 方法,会考虑对象属性的值。相等性测试可能涉及大量处理工作,例如,比较大型集合或嵌套层级深的结构时。

元组的相对不可变性

元组的不可变性其实是指 tuple 数据结构的物理内容(即保存的引用)不可变,与引用的对象无关

元组的值会随着引用的可变对象的变化而变。

元组中不可变的是元素的标识。内存地址

>>> t1 = (1, 2, [30, 40]) ➊
>>> t2 = (1, 2, [30, 40]) ➋
>>> t1 == t2 ➌
True
>>> id(t1[-1]) ➍
4302515784
>>> t1[-1].append(99) ➎
>>> t1
(1, 2, [30, 40, 99])
>>> id(t1[-1]) ➏
4302515784
>>> t1 == t2 ➐
False
基础理解!!!还是可以的
默认浅复制
>>> l1 = [3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 = list(l1) ➊
>>> l2
[3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 == l1 ➋
True
>>> l2 is l1 ➌
False

然而,构造方法或 [:] 做的是浅复制(即复制了最外层容器,副本中的元素是源容器中
元素的引用)。如果所有元素都是不可变的,那么这样没有问题,还能节省内存。

为任意对象做深复制和浅复制
import copy
class Bus:
    def __init__(self, passengers=None):
        if passengers is None:
            self.passengers = []
        else:
            self.passengers = list(passengers)

    def pick(self, name):
        self.passengers.append(name)

    def drop(self, name):
        self.passengers.remove(name)


bus1 = Bus(["Alice", "Bill", "Claire", "David"])
bus2 = copy.copy(bus1)
bus3 = copy.deepcopy(bus1)

print(id(bus1), id(bus2), id(bus3))

bus1.drop("Bill")
print(bus2.passengers)

print(id(bus1.passengers), id(bus2.passengers), id(bus3.passengers))

print(bus3.passengers)

❸ 审查 passengers 属性后发现,bus1 和 bus2 共享同一个列表对象,因为 bus2 是
bus1 的浅复制副本。
❹ bus3 是 bus1 的深复制副本,因此它的 passengers 属性指代另一个列表。

注意,一般来说,深复制不是件简单的事。如果对象有循环引用,那么这个朴素的算法会进入无限循环
深复制
>>> a = [10, 20]
>>> b = [a, 30]
>>> a.append(b)
>>> a
[10, 20, [[...], 30]]
>>> from copy import deepcopy
>>> c = deepcopy(a)
>>> c
[10, 20, [[...], 30]]
深复制有时可能太深了。例如,对象可能会引用不该复制的外部资源或单例值。我们可以实现特殊方法 __copy__() 和 __deepcopy__(),控制 copy 和 deepcopy 的行为
函数的参数作为引用时

共享传参指函数的各个形式参数获得实参中各个引用的副本。也就是说,函数内部的形参
是实参的别名。

def f(a, b):
    a += b
    return a


a = [1, 2]
b = [3, 4]

print(f(a, b))
print(a, b)

这里变量全都是引用,无论局部变量还是全局.
所以上面案例中,a会变化

不要使用可变类型作为参数的默认值
class HauntedBus:
    """备受幽灵乘客折磨的校车"""
    def __init__(self, passengers=[]):  #别使用这种可变类型 作为默认参数
        self.passengers = passengers 
防御性编程(对待可变类型)
class TwilightBus:
    """正常的校车"""

    def __init__(self, passengers=None):

        if passengers is None:
            self.passengers = []
        else:
            self.passengers = list(passengers) ##这里会产生副本(可以理解为深拷贝)

    def pick(self, name):
        self.passengers.append(name)

    def drop(self, name):
        self.passengers.remove(name)


bus1 = TwilightBus(("sfs", "sdf"))
bus2 = TwilightBus(["sdfsdfsfd111"])

bus1.pick("ppxia")
bus1.drop("sfs")
print(bus1.passengers)

bus2.drop("sdfsdfsfd111")
print(bus2.passengers)
http://www.pythontutor.com/vi...
尽量别用可变类型做默认参数值, 实在要用,必须使其产生副本
del和垃圾回收

有个 del 特殊方法,但是它不会销毁实例,不应该在代码中调用。

即将销毁实例时,Python 解释器会调用 del 方法,给实例最后的机会,释放外资源。

自己编写的代码很少需要实现 del 代码,有些 Python 新手会花时间实现,但却吃力不讨好,因为 del 很难用对。

垃圾计数器

在 CPython 中,垃圾回收使用的主要算法是引用计数。

实际上,每个对象都会统计有多少引用指向自己。

当引用计数归零时,对象立即就被销毁:CPython 会在对象上调用__del__ 方法(如果定义了),然后释放分配给对象的内存。

为了演示对象生命结束时的情形,示例 8-16 使用 weakref.finalize 注册一个回调函数,在销毁对象时调用。
>>> import weakref
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = s1 ➊
>>> def bye(): ➋
... print("Gone with the wind...")
...
>>> ender = weakref.finalize(s1, bye) ➌
>>> ender.alive ➍
True
>>> del s1
>>> ender.alive ➎
True
>>> s2 = "spam" ➏
Gone with the wind...
>>> ender.alive
False

❺ 如前所述,del 不删除对象,而是删除对象的引用。
❻ 重新绑定最后一个引用 s2,让 {1, 2, 3} 无法获取。对象被销毁了,调用了 bye 回
调,ender.alive 的值变成了 False。

 弱引用

正是因为有引用,对象才会在内存中存在。当对象的引用数量归零后,垃圾回收程序会把对象销毁。但是,有时需要引用对象,而不让对象存在的时间超过所需时间。

弱引用不会增加对象的引用数量。引用的目标对象称为所指对象(referent)。因此我们说,弱引用不会妨碍所指对象被当作垃圾回收。

弱引用在缓存应用中很有用,因为我们不想仅因为被缓存引用着而始终保存缓存对象。

弱引用是可调用的对象,返回的是被引用的对象;
>>> import weakref
>>> a_set = {0, 1}
>>> wref = weakref.ref(a_set) ➊
>>> wref

>>> wref() ➋
{0, 1}
>>> a_set = {2, 3, 4} ➌
>>> wref() ➍
{0, 1}
>>> wref() is None ➎
False
>>> wref() is None ➏
True

❷ 调用 wref() 返回的是被引用的对象,{0, 1}。因为这是控制台会话,所以 {0, 1}
会绑定给 _ 变量。
❸ a_set 不再指代 {0, 1} 集合,因此集合的引用数量减少了。但是 _ 变量仍然指代
它。
❹ 调用 wref() 依旧返回 {0, 1}。
❺ 计算这个表达式时,{0, 1} 存在,因此 wref() 不是 None。但是,随后 _ 绑定到结
果值 False。现在 {0, 1} 没有强引用了。
❻ 因为 {0, 1} 对象不存在了,所以 wref() 返回 None。

弱引用到此为止,用到再来查 page 289 总结

变量的不是盒子,是便利贴(就是c的指针)

==是值相等 is是(内存地址相等)

默认是浅复制,就内存地址复制.深复制会有一些过深危险(可以重写特殊方法 __copy__() 和 __deepcopy__())

尽量别用可变类型做默认参数值, 实在要用,必须使其产生副本

实际上,每个对象都会统计有多少引用指向自己。 Cpython中, 当引用计数归零时,对象立即就被销毁:CPython会在对象上调用__del__ 方法(如果定义了),然后释放分配给对象的内存

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