基于Python对象引用、可变性和垃圾回收详解
投稿：jingxian
变量不是盒子
在示例所示的交互式控制台中，无法使用“变量是盒子”做解释。图说明了在 Python 中为什么不能使用盒子比喻，而便利贴则指出了变量的正确工作方式。
变量 a 和 b 引用同一个列表，而不是那个列表的副本
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a.append(4) >>> b [1, 2, 3, 4]
如果把变量想象为盒子，那么无法解释 Python 中的赋值；应该把变量视作便利贴，这样示例中的行为就好解释了
注意：
对引用式变量来说，说把变量分配给对象更合理，反过来说就有问题。毕竟，对象在赋值之前就创建了
标识、相等性和别名
Lewis Carroll 是 Charles Lutwidge Dodgson 教授的笔名。Carroll 先生指的就是 Dodgson 教授，二者是同一个人。🌰 用 Python 表达了这个概念。
charles 和 lewis 指代同一个对象
>>> 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，声称他是 Charles L. Dodgson。这个冒充者的证件可能一样，但是Pedachenko 博士不是 Dodgson 教授。这种情况如图
charles 和 lewis 绑定同一个对象，alex 绑定另一个具有相同内容的对象
alex 与 charles 比较的结果是相等，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 指代的对象与赋值给 lewis 的对象内容一样，比较两个对象，结果相等，这是因为 dict 类的 __eq__ 方法就是这样实现的，但它们是不同的对象。这是 Python 说明标识不同的方式：a is notb。
示例体现了别名。在那段代码中，lewis 和 charles 是别名，即两个变量绑定同一个对象。而 alex 不是 charles 的别名，因为二者绑定的是不同的对象。alex 和 charles 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。
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。通常，我们关注的是值，而不是标识，因此 Python 代码中 == 出现的频率比 is 高。然而，在变量和单例值之间比较时，应该使用 is。目前，最常使用 is检查变量绑定的值是不是 None。下面是推荐的写法：
x is None
否定的写法
x is not None
元组的相对不可变性
元组与多数 Python 集合（列表、字典、集，等等）一样，保存的是对象的引用。 如果引用的元素是可变的，即便元组本身不可变，元素依然可变。也就是说，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。
>>> 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。
默认做浅复制
复制列表（或多数内置的可变集合）最简单的方式是使用内置的类型构造方法。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
为一个包含另一个列表的列表做浅复制；把这段代码复制粘贴到 Python Tutor (http://www.pythontutor.com)网站中，看看动画效果
l1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
l2 = list(l1) #浅复制了l1
l1.append(100) #l1列表在尾部添加数值100
l1[1].remove(55) #移除列表中第1个索引的值
print('l1:', l1)
print('l2:', l2)
l2[1] += [33, 22] #l2列表中第1个索引做列表拼接
l2[2] += (10, 11) #l2列表中的第2个索引做元祖拼接
print('l1:', l1)
print('l2:', l2)
l2 是 l1 的浅复制副本
为任意对象做深复制和浅复制
浅复制没什么问题，但有时我们需要的是深复制（即副本不共享内部对象的引用）。copy 模块提供的 deepcopy 和 copy 函数能为任意对象做深复制和浅复制。
校车乘客在途中上车和下车
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)
我们将创建一个 Bus 实例（bus1）和两个副本，一个是浅复制副本（bus2），另一个是深复制副本（bus3），看看在 bus1 有学生下车后会发生什么。
from copy import copy, deepcopy
bus1 = Bus(['Alice', 'Bill', 'Claire', 'David'])
bus2 = copy(bus1) #bus2浅复制的bus1
bus3 = deepcopy(bus1) #bus3深复制了bus1
print(id(bus1), id(bus2), id(bus3)) #查看三个对象的内存地址
bus1.drop('Bill') #bus1的车上Bill下车了
print('bus2:', bus2.passengers) #wtf....bus2中的Bill也没有了，见鬼了！
print(id(bus1.passengers), id(bus2.passengers), id(bus3.passengers)) #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
print('bus3:', bus3.passengers) #bus3是bus1 的深复制副本，因此它的 passengers 属性指代另一个列表
以上代码执行的结果为：
4324829840 4324830176 4324830736 bus2: ['Alice', 'Claire', 'David'] 4324861256 4324861256 4324849608 bus3: ['Alice', 'Bill', 'Claire', 'David']
循环引用：b 引用 a，然后追加到 a 中；deepcopy 会想办法复制 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]]
函数的参数作为引用时
Python 唯一支持的参数传递模式是共享传参（call by sharing）。多数面向对象语言都采用这一模式，包括 Ruby、Smalltalk 和 Java（Java 的引用类型是这样，基本类型按值传参）。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。
函数可能会修改接收到的任何可变对象
>>> 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))
数字x没有变化，列表a变了，元祖t没变化
不要使用可变类型作为参数的默认值
可选参数可以有默认值，这是 Python 函数定义的一个很棒的特性，这样我们的 API 在进化的同时能保证向后兼容。然而，我们应该避免使用可变的对象作为参数的默认值。
一个简单的类，说明可变默认值的危险
class HauntedBus:
'''
备受折磨的幽灵车
'''
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上来一名乘客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() #实例化bus2
bus2.pick('Carrie') #bus2上来一名课程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) #登录到bus3上的乘客Dava跑到了bus2上面
print('bus2是否为bus3的对象：', bus2.passengers is bus3.passengers)
print('bus1上的乘客：', bus1.passengers)
以上代码执行的结果为：
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是否为bus3的对象： True bus1上的乘客： ['Bill', 'Charlie']
实例化 HauntedBus 时，如果传入乘客，会按预期运作。但是不为 HauntedBus 指定乘客的话，奇怪的事就发生了，这是因为 self.passengers 变成了 passengers 参数默认值的别名。出现这个问题的根源是，默认值在定义函数时计算（通常在加载模块时），因此默认值变成了函数对象的属性。因此，如果默认值是可变对象，而且修改了它的值，那么后续的函数调用都会受到影响。
防御可变参数
如果定义的函数接收可变参数，应该谨慎考虑调用方是否期望修改传入的参数。
例如，如果函数接收一个字典，而且在处理的过程中要修改它，那么这个副作用要不要体现到函数外部？具体情况具体分析。这其实需要函数的编写者和调用方达成共识。
TwilightBus 实例与客户共享乘客列表，这会产生意料之外的结果。在分析实现之前，我们先从客户的角度看看 TwilightBus 类是如何工作的。
从 TwilightBus 下车后，乘客消失了
class TwilightBus:
"""让乘客销声匿迹的校车"""
def __init__(self, passengers=None):
if passengers is None:
self.passengers = passengers
else:
self.passengers = passengers #这个地方就需要注意了,这里传递的是引用的别名
def pick(self, name):
self.passengers.append(name) #会修改构造放的列表，也就是会修改外部的数据
def drop(self, name):
self.passengers.remove(name) #会修改构造放的列表，也就是会修改外部的数据
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中课程Pat下去了
print(basketball_team) #wtf....为毛线的basketball的里面这两个人也木有了~~MMP
以上代码执行的结果为：
['Sue', 'Maya', 'Diana']
解决方案，不直接引用外部的basketball_team，而是在内部创建一个副本，类似于下面的这种
>>> 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，不会因为本身列表的变化而受影响，在上面的 🌰 中，只需要在构造函数中创建一个副本即可(self.passengers=list(passengers))
del和垃圾回收
del 语句删除名称，而不是对象。del 命令可能会导致对象被当作垃圾回收，但是仅当删除的变量保存的是对象的最后一个引用，或者无法得到对象时。 重新绑定也可能会导致对象的引用数量归零，导致对象被销毁。
>>> import weakref
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = s1 #s1和s2是别名，指向同一个集合
>>> def bye(): #这个函数一定不能是要销毁的对象的绑定方法，否则会有一个指向对象的引用
... print('Gone with the wind...')
...
>>> ender = weakref.finalize(s1, bye) #在s1引用的对象上注册bye回调
>>> ender.alive#调用finalize对象之前，.alive属性的值为True
True
>>> del s1 #del不删除对象，而是删除对象的引用
>>> ender.alive
True
>>> s2 = 'spam' #重新绑定最后一个引用s2，让{1, 2, 3}无法获取，对象呗销毁了，调用bye回调，ender.alive的值编程了False
Gone with the wind...
>>> ender.alive
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。这经常用在缓存中。
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。
弱引用是可调用的对象，返回的是被引用的对象；如果所指对象不存在了，返回 None
>>> import weakref
>>> a_set = {0, 1}
>>> wref = weakref.ref(a_set)#创建弱引用对象wref，下一行审查它
>>> wref
<weakref at 0x101ce03b8; to 'set' at 0x101cd8d68>
>>> wref() #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
{0, 1}
>>> a_set = {2, 3, 4} #a_set不在指代{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
>>> wref() #调用wref()已经返回了{0， 1}
{0, 1}
>>> wref() is None#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
False
>>> wref() is None#因为{0， 1}对象不存在了，所以wref()返回了None
True
以上这篇基于Python对象引用、可变性和垃圾回收详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。