对比 C++ 和 Python，谈谈指针与引用

摘要：本文基于与，讨论了中与指针及引用相关的一些行为。在这些场合中，移动构造函数和移动赋值操作通过右值引用接管被移动对象。而由于对象从构造函数而来，至此我们可知的构造函数将构造匿名对象，且返回此对象的一个指针。

花下猫语：本文是学习群内 樱雨楼 小姐姐的投稿。之前已发布过她的一篇作品《当谈论迭代器时，我谈些什么？》，大受好评。本文依然是对比 C++ 与 Python，来探讨编程语言中极其重要的概念。祝大家读有所获，学有所成！

樱雨楼 | 原创作者

豌豆花下猫 | 编辑润色

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指针（Pointer）是 C、C++ 以及 Java、Go 等语言的一个非常核心且重要的概念，而引用（Reference）是在指针的基础上构建出的一个同样重要的概念。

指针对于任何一个编程语言而言都是必须且重要的，虽然 Python 对指针这一概念进行了刻意的模糊与限制，但指针对于 Python 而言依然是一个必须进行深入讨论的话题。

本文基于 C++ 与 Python，讨论了 Python 中与指针及引用相关的一些行为。

指针有两重含义：

（1）指代某种数据类型的指针类型，如整形指针类型、指针指针类型

（2）指代一类存放有内存地址的变量，即指针变量

指针的这两重含义是紧密联系的：作为一种变量，通过指针可以获取某个内存地址，从而为访问此地址上的值做好了准备；作为一种类型，其决定了内存地址的正确偏移长度，其应等于当前类型的单位内存大小。

如果一个指针缺少指针类型，即 void *，则显然，其虽然保存了内存地址，但这仅仅是一个起点地址，指针会因为无法获知从起点向后进行的偏移量，从而拒绝解指针操作；而如果一个指针缺少地址，即 nullptr，则其根本无法读取特定位置的内存。

指针存在的意义主要有以下几点：

承载通过 malloc、new、allocator 等获取的动态内存

使得 pass-by-pointer 成为可能

pass-by-pointer 的好处包括但不限于：

避免对实参无意义的值拷贝，大幅提高效率

使得对某个变量的修改能力不局限于变量自身的作用域

使得 swap、移动构造函数、移动赋值运算等操作可以仅针对数据结构内部的指针进行操作，从而避免了对临时对象、移后源等对象的整体内存操作

由此可见，与指针相关的各操作对于编程而言都是必须的或十分重要的。

在 C++ 中，引用具有与指针相似的性质，但更加隐形与严格。C++ 的引用分为以下两种：

左值引用于其初始化阶段绑定到左值，且不存在重新绑定。

左值引用具有与被绑定左值几乎一样的性质，其唯一的区别在于 decltype 声明：

int numA = 0, &lrefA = numA;  // Binding an lvalue
cout << ++lrefA << endl;      // Use the lvalue reference as lvalue & rvalue
decltype(lrefA) numB = 1;     // Error!

左值引用常用于 pass-by-reference：

void swap(int &numA, int &numB)
{
    int tmpNum = numA;
    numA = numB;
    numB = tmpNum;
}

int main()
{
    int numA = 1, numB = 2;
    swap(numA, numB);
    cout << numA << endl << numB << endl;  // 2 1
}

右值引用于其初始化阶段绑定到右值，其常用于移动构造函数和移动赋值操作。在这些场合中，移动构造函数和移动赋值操作通过右值引用接管被移动对象。

右值引用与本文内容无关，故这里不再详述。

由上文讨论可知，虽然“引用”对于 Python 而言是一个非常常用的术语，但这显然是不准确的——由于 Python 不存在对左/右值的绑定操作，故不存在左值引用，更不存在右值引用。

不难发现，虽然 Python 没有引用，但其变量的行为和指针的行为具有高度的相似性，这主要体现在以下方面：

在任何情况下（包括赋值、实参传递等）均不存在显式值拷贝，当此种情况发生时，只增加了一次引用计数

变量可以进行重绑定（对应于一个不含顶层 const（top-level const）的指针）

在某些情况下（下文将对此问题进行详细讨论），可通过函数实参修改原值

由此可见，Python 变量更类似于（某种残缺的）指针变量，而不是引用变量。

对于 Python 的描述，有一句非常常见的话：“一切皆对象”。

但在这句话中，有一个很重要的事实常常被人们忽略：对象是一个值，不是一个指针或引用。

所以，这句话的准确描述应该更正为：“一切皆（某种残缺的）指针”。虽然修改后的描述很抽象，但这是更准确的。

而由于对象从构造函数而来，至此我们可知：Python 的构造函数将构造匿名对象，且返回此对象的一个指针。

这是 Python 与指针的第一个重要联系。

用代码描述，对于Python代码：

sampleNum = 0

其不类似于 C++ 代码：

int sampleNum = 0;

而更类似于：

int __tmpNum = 0, *sampleNum = &__tmpNum;

// 或者：
shared_ptr sampleNum(new int(0));

Python 与指针的另一个重要联系在于 Python 的隐式解指针行为。

虽然 Python 不存在显式解指针操作，但（有且仅有）__setitems__操作将进行隐式解指针，通过此方法对变量进行修改等同于通过解指针操作修改变量原值。

此种性质意味着：

任何不涉及__setitems__的操作都将成为指针重绑定。

对于Python代码：

numList = [None] * 10

# Rebinding
numList = [None] * 5

其相当于：

int *numList = new int[10];

// Rebinding
delete[] numList;
numList = new int[5];
delete[] numList;

由此可见，对 numList 的非__setitems__操作，导致 numList 被绑定到了一个新指针上。

任何涉及__setitems__的操作都将成为解指针操作。

由于 Python 对哈希表的高度依赖，“涉及__setitems__的操作”在 Python 中实际上是一个非常广泛的行为，这主要包括：

对数组的索引操作

对哈希表的查找操作

涉及__setattr__的操作（由于 Python 将 attribute 存储在哈希表中，所以__setattr__操作最终将是某种__setitems__操作）

我们用一个稍复杂的例子说明这一点：

对于以下Python代码：

class Complex(object):
    def __init__(self, real = 0., imag = 0.):
        self.real = real
        self.imag = imag

    def __repr__(self):
        return "(%.2f, %.2f)" % (self.real, self.imag)

def main():
    complexObj = Complex(1., 2.)
    complexObj.real += 1
    complexObj.imag += 1
    # (2.00, 3.00)
    print(complexObj)

if __name__ == "__main__":
    main()

其相当于：

class Complex
{
public:
    double real, imag;
    Complex(double _real = 0., double _imag = 0.): real(_real), imag(_imag) {}
};

ostream &operator<<(ostream &os, const Complex &complexObj)
{
    return os << "(" << complexObj.real << ", " << complexObj.imag << ")";
}

int main()
{
    Complex *complexObj = new Complex(1., 2.);
    complexObj->real++;
    complexObj->imag++;
    cout << *complexObj << endl;
    delete complexObj;
    return 0;
}

由此可见，无论是 int、float 这种简单的 Python 类型，还是我们自定义的类，其构造行为都类似使用 new 构造对象并返回指针。

且在 Python 中任何涉及“.”和“[]”的操作，都类似于对指针的“->”或“*”解指针操作。

本文探讨了 Python 变量与指针、引用两大概念之间的关系，主要论证了“Python 不存在引用 ”以及“Python 变量的行为类似于某种残缺的指针 ”两个论点。

所有论点均系作者个人观点，如有错误，恭迎指正。

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