>>a=[1,2,3]>>>b=a>>>a.append(4)>>>b[1,2,3,4]如果把變量想象為盒子,那么無法解釋Python中的賦值;應該把變量視作便利貼,這樣示例中的行為就好解釋了注意:對引用式變量來說,說把變量分配給對象更合理,反過來說就有問題" />

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基于Python對象引用、可變性和垃圾回收詳解

系統 1611 0

變量不是盒子

在示例所示的交互式控制臺中,無法使用“變量是盒子”做解釋。圖說明了在 Python 中為什么不能使用盒子比喻,而便利貼則指出了變量的正確工作方式。

變量 a 和 b 引用同一個列表,而不是那個列表的副本

            
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a.append(4)
>>> b
[1, 2, 3, 4]
          

基于Python對象引用、可變性和垃圾回收詳解_第1張圖片

如果把變量想象為盒子,那么無法解釋 Python 中的賦值;應該把變量視作便利貼,這樣示例中的行為就好解釋了

注意:

對引用式變量來說,說把變量分配給對象更合理,反過來說就有問題。畢竟,對象在賦值之前就創建了

標識、相等性和別名

Lewis Carroll 是 Charles Lutwidge Dodgson 教授的筆名。Carroll 先生指的就是 Dodgson 教授,二者是同一個人。 用 Python 表達了這個概念。

charles 和 lewis 指代同一個對象

            
>>> lewis = charles
>>> lewis is charles
True
>>> id(lewis), id(charles)
(4303312648, 4303312648)
>>> lewis['balance'] = 950
>>> charles
{'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832, 'balance': 950}
          

然而,假如有冒充者(姑且叫他 Alexander Pedachenko 博士)生于 1832年,聲稱他是 Charles L. Dodgson。這個冒充者的證件可能一樣,但是Pedachenko 博士不是 Dodgson 教授。這種情況如圖

基于Python對象引用、可變性和垃圾回收詳解_第2張圖片

charles 和 lewis 綁定同一個對象,alex 綁定另一個具有相同內容的對象

alex 與 charles 比較的結果是相等,但 alex 不是charles

            
>>> lewis
{'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832, 'balance': 950}
>>> alex = {'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832, 'balance': 950}
>>> lewis == alex
True
>>> alex is not lewis
True
          

alex 指代的對象與賦值給 lewis 的對象內容一樣, 比較兩個對象,結果相等,這是因為 dict 類的 __eq__ 方法就是這樣實現的, 但它們是不同的對象。這是 Python 說明標識不同的方式:a is notb。

示例體現了別名。在那段代碼中,lewis 和 charles 是別名,即兩個變量綁定同一個對象。而 alex 不是 charles 的別名,因為二者綁定的是不同的對象。alex 和 charles 綁定的對象具有相同的值(== 比較的就是值),但是它們的標識不同。

在==和is之間選擇

== 運算符比較 兩個對象的值 (對象中保存的數據),而 i s 比較對象的標識 。通常,我們關注的是值,而不是標識,因此 Python 代碼中 == 出現的頻率比 is 高。然而,在變量和單例值之間比較時,應該使用 is。目前,最常使用 is檢查變量綁定的值是不是 None。下面是推薦的寫法:

            
x 
            
              is
            
             None
          

否定的寫法

            
x 
            
              is
            
            
              not
            
             None
          

元組的相對不可變性

元組 與多數 Python 集合(列表、字典、集,等等)一樣, 保存的是對象的引用 。 如果引用的元素是可變的,即便元組本身不可變,元素依然可變。也就是說,元組的不可變性其實是指 tuple 數據結構的物理內容(即保存的引用)不可變,與引用的對象無關。

            
>>> t1 = (1, 2, [30, 40])
>>> t2 = (1, 2, [30, 40])
>>> t1 == t2
True
>>> id(t1[-1])
>>> t1[-1].append(1000)
>>> t1
(1, 2, [30, 40, 1000])
>>> t1 == t2
False
          

表明,元組的值會隨著引用的可變對象的變化而變。元組中不可變的是元素的標識。

默認做淺復制

復制列表(或多數內置的可變集合)最簡單的方式是使用內置的類型構造方法。例如:

            
>>> l1 = [3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 = list(l1)
>>> l3 = l1[:]
>>> l2
[3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l3
[3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l1 == l2 == l3
True
>>> l2 is l1
False
>>> l3 is l1
False
          

為一個包含另一個列表的列表做淺復制;把這段代碼復制粘貼到 Python Tutor (http://www.pythontutor.com)網站中,看看動畫效果

            
l1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
l2 = list(l1)    #淺復制了l1
l1.append(100)    #l1列表在尾部添加數值100
l1[1].remove(55)   #移除列表中第1個索引的值
print('l1:', l1)
print('l2:', l2)
l2[1] += [33, 22]   #l2列表中第1個索引做列表拼接
l2[2] += (10, 11)   #l2列表中的第2個索引做元祖拼接
print('l1:', l1)
print('l2:', l2)
          

l2 是 l1 的淺復制副本

基于Python對象引用、可變性和垃圾回收詳解_第3張圖片

為任意對象做深復制和淺復制

淺復制沒什么問題,但有時我們需要的是深復制(即副本不共享內部對象的引用)。copy 模塊提供的 deepcopy 和 copy 函數能為任意對象做深復制和淺復制。

?校車乘客在途中上車和下車

            
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)
          

我們將創建一個 Bus 實例(bus1)和兩個副本,一個是淺復制副本(bus2),另一個是深復制副本(bus3),看看在 bus1 有學生下車后會發生什么。

            
from copy import copy, deepcopy

bus1 = Bus(['Alice', 'Bill', 'Claire', 'David'])
bus2 = copy(bus1)      #bus2淺復制的bus1
bus3 = deepcopy(bus1)     #bus3深復制了bus1
print(id(bus1), id(bus2), id(bus3))  #查看三個對象的內存地址

bus1.drop('Bill')      #bus1的車上Bill下車了
print('bus2:', bus2.passengers)   #wtf....bus2中的Bill也沒有了,見鬼了!
print(id(bus1.passengers), id(bus2.passengers), id(bus3.passengers)) #審查 passengers 屬性后發現,bus1和bus2共享同一個列表對象,因為 bus2 是 bus1 的淺復制副本

print('bus3:', bus3.passengers)   #bus3是bus1 的深復制副本,因此它的 passengers 屬性指代另一個列表
          

以上代碼執行的結果為:

            
4324829840 4324830176 4324830736
bus2: ['Alice', 'Claire', 'David']
4324861256 4324861256 4324849608
bus3: ['Alice', 'Bill', 'Claire', 'David']
          

循環引用:b 引用 a,然后追加到 a 中;deepcopy 會想辦法復制 a

            
>>> a = [10, 20]
>>> b = [a, 30]
>>> a.append(b)
>>> a
[10, 20, [[...], 30]]
>>> from copy import deepcopy
>>> c = deepcopy(a)
>>> c
[10, 20, [[...], 30]]
          

函數的參數作為引用時

Python 唯一支持的參數傳遞模式是共享傳參(call by sharing)。多數面向對象語言都采用這一模式,包括 Ruby、Smalltalk 和 Java(Java 的引用類型是這樣,基本類型按值傳參)。共享傳參指函數的各個形式參數獲得實參中各個引用的副本。也就是說,函數內部的形參是實參的別名。

函數可能會修改接收到的任何可變對象

            
>>> def f(a, b):
...  a += b
...  return a
... 
>>> x = 1
>>> y = 2
>>> f(x, y)
>>> x, y
(1, 2)
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> f(a, b)
[1, 2, 3, 4]
>>> a, b
([1, 2, 3, 4], [3, 4])
>>> t = (10, 20)
>>> u = (30, 40)
>>> f(t, u)
(10, 20, 30, 40)
>>> t, u
((10, 20), (30, 40))
          

數字x沒有變化,列表a變了,元祖t沒變化

不要使用可變類型作為參數的默認值

可選參數可以有默認值,這是 Python 函數定義的一個很棒的特性,這樣我們的 API 在進化的同時能保證向后兼容。然而,我們應該避免使用可變的對象作為參數的默認值。

一個簡單的類,說明可變默認值的危險

            
class HauntedBus:
 '''
 備受折磨的幽靈車
 '''

 def __init__(self, passengers=[]):
  self.passengers = passengers

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

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


bus1 = HauntedBus(['Alice', 'Bill'])
print('bus1上的乘客:', bus1.passengers)
bus1.pick('Charlie')   #bus1上來一名乘客Charile
bus1.drop('Alice')    #bus1下去一名乘客Alice
print('bus1上的乘客:', bus1.passengers)   #打印bus1上的乘客

bus2 = HauntedBus()    #實例化bus2
bus2.pick('Carrie')    #bus2上來一名課程Carrie
print('bus2上的乘客:', bus2.passengers)

bus3 = HauntedBus()
print('bus3上的乘客:', bus3.passengers)
bus3.pick('Dave')
print('bus2上的乘客:', bus2.passengers)  #登錄到bus3上的乘客Dava跑到了bus2上面

print('bus2是否為bus3的對象:', bus2.passengers is bus3.passengers)
print('bus1上的乘客:', bus1.passengers)
          

以上代碼執行的結果為:

            
bus1上的乘客: ['Alice', 'Bill']
bus1上的乘客: ['Bill', 'Charlie']
bus2上的乘客: ['Carrie']
bus3上的乘客: ['Carrie']
bus2上的乘客: ['Carrie', 'Dave']
bus2是否為bus3的對象: True
bus1上的乘客: ['Bill', 'Charlie']
          

實例化 HauntedBus 時,如果傳入乘客,會按預期運作。但是不為 HauntedBus 指定乘客的話,奇怪的事就發生了,這是因為 self.passengers 變成了 passengers 參數默認值的別名。出現這個問題的根源是,默認值在定義函數時計算(通常在加載模塊時),因此默認值變成了函數對象的屬性。因此,如果默認值是可變對象,而且修改了它的值,那么后續的函數調用都會受到影響。

防御可變參數

如果定義的函數接收可變參數,應該謹慎考慮調用方是否期望修改傳入的參數。

例如,如果函數接收一個字典,而且在處理的過程中要修改它,那么這個副作用要不要體現到函數外部?具體情況具體分析。這其實需要函數的編寫者和調用方達成共識。

TwilightBus 實例與客戶共享乘客列表,這會產生意料之外的結果。在分析實現之前,我們先從客戶的角度看看 TwilightBus 類是如何工作的。

從 TwilightBus 下車后,乘客消失了

            
class TwilightBus:
 """讓乘客銷聲匿跡的校車"""

 def __init__(self, passengers=None):
  if passengers is None:
   self.passengers = passengers
  else:
   self.passengers = passengers #這個地方就需要注意了,這里傳遞的是引用的別名

 def pick(self, name):
  self.passengers.append(name)  #會修改構造放的列表,也就是會修改外部的數據

 def drop(self, name):
  self.passengers.remove(name)  #會修改構造放的列表,也就是會修改外部的數據

basketball_team = ['Sue', 'Tina', 'Maya', 'Diana', 'Pat']
bus = TwilightBus(basketball_team)
bus.drop('Tina')  #bus中乘客Tina下去了
bus.drop('Pat')   #bus中課程Pat下去了

print(basketball_team) #wtf....為毛線的basketball的里面這兩個人也木有了~~MMP
          

以上代碼執行的結果為:

            
['Sue', 'Maya', 'Diana']
          

解決方案,不直接引用外部的basketball_team,而是在內部創建一個副本,類似于下面的這種

            
>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> c = list(a)
>>> b.append(10)
>>> a
[1, 2, 3, 10]
>>> b
[1, 2, 3, 10]
>>> c
[1, 2, 3]
          

c是a的副本,不會因為本身列表的變化而受影響,在上面的 中,只需要在構造函數中創建一個副本即可(self.passengers=list(passengers))

del和垃圾回收

del 語句刪除名稱,而不是對象。del 命令可能會導致對象被當作垃圾回收,但是僅當刪除的變量保存的是對象的最后一個引用,或者無法得到對象時。 重新綁定也可能會導致對象的引用數量歸零,導致對象被銷毀。

            
>>> import weakref
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = s1 #s1和s2是別名,指向同一個集合
>>> def bye(): #這個函數一定不能是要銷毀的對象的綁定方法,否則會有一個指向對象的引用
...  print('Gone with the wind...')
... 
>>> ender = weakref.finalize(s1, bye) #在s1引用的對象上注冊bye回調 
>>> ender.alive#調用finalize對象之前,.alive屬性的值為True
True
>>> del s1 #del不刪除對象,而是刪除對象的引用
>>> ender.alive
True
>>> s2 = 'spam'  #重新綁定最后一個引用s2,讓{1, 2, 3}無法獲取,對象唄銷毀了,調用bye回調,ender.alive的值編程了False
Gone with the wind...
>>> ender.alive
False
          

弱引用

正是因為有引用,對象才會在內存中存在。當對象的引用數量歸零后,垃圾回收程序會把對象銷毀。但是,有時需要引用對象,而不讓對象存在的時間超過所需時間。這經常用在緩存中。

弱引用不會增加對象的引用數量。引用的目標對象稱為所指對象(referent)。因此我們說,弱引用不會妨礙所指對象被當作垃圾回收。

弱引用是可調用的對象,返回的是被引用的對象;如果所指對象不存在了,返回 None

            
>>> import weakref
>>> a_set = {0, 1}
>>> wref = weakref.ref(a_set)#創建弱引用對象wref,下一行審查它
>>> wref

            
              
>>> wref() #調用wref()返回的是被引用的對象,{0, 1}。因為這是控制臺會話,所以{0, 1}會綁定給_變量
{0, 1}
>>> a_set = {2, 3, 4} #a_set不在指代{0, 1}集合,因此集合的引用數量減少了,但是_變量仍然指代它
>>> wref() #調用wref()已經返回了{0, 1}
{0, 1}
>>> wref() is None#計算這個表達式時,{0, 1}存在,因此wref()不是None,但是,隨后_綁定到結果值False,現在{0,1}沒有強引用
False
>>> wref() is None#因為{0, 1}對象不存在了,所以wref()返回了None
True
            
          

以上這篇基于Python對象引用、可變性和垃圾回收詳解就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。


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