Justin3go

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深色模式

对象引用、可变性和垃圾回收 ​

此笔记记录于《流畅的 python》，大部分为其中的摘要，少部分为笔者自己的理解；笔记为 jupyter 转的 markdown，原始版 jupyter 笔记在这个仓库

本章的主题是对象与对象名称之间的区别。名称不是对象，而是单独的东西。

变量是标注，而不是盒子。

变量不是盒子 ​

python
a = [1, 2, 3]
b = a
a.append(4)
b
[1, 2, 3, 4]
python
a = 1 
b = a # 原始值是会被复制的，这个和 js 差不多
a = 2
b
1

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 ​

python
# charles 和 lewis 指代同一个对象
charles = {'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832}
lewis = charles
lewis is charles
True
python
id(charles), id(lewis)
(2750850954752, 2750850954752)
python
lewis['balance'] = 950
charles
{'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832, 'balance': 950}
python
# 假如有一个冒充者，属性值都是相等的，但是并不是一个对象
alex = {'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832, 'balance': 950}
alex == charles
True
python
alex is not charles
True

上述比较中也顺便说明了==操作和is not操作之间的区别：

  • ==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：

python
x is None
x is not None

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。而a==b是语法糖，等同于a.__eq__(b)。继承自 object 的__eq__方法比较两个对象的 ID，结果与 is 一样。但是多数内置类型使用更有意义的方式覆盖了__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。

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

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

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。但是，如果有可变的元素，可能就会导致意想不到的问题--修改深层嵌套的可变元素可能会影响到副本。

为任意对象做深复制和浅复制：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。

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

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。这种方案的结果是，函数可能会修改作为参数传入的可变对象，但是无法修改那些对象的标识（即不能把一个对象替换成另一个对象）。

不要使用可变类型作为参数的默认值，否则，你的默认值可能一直在变化之中。

del 与垃圾回收 ​

对象绝不会自行销毁；然而，无法得到对象时，可能会被当作垃圾回收。

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。

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。

python
import weakref

a_set = {0, 1}
wref = weakref.ref(a_set)
wref
<weakref at 0x000002807B80CEF0; to 'set' at 0x000002807B58A5E0>
python
a_set = {2, 3, 4} # 这个时候 a_set 指向了一个新的对象
wref
<weakref at 0x000002807B80CEF0; dead>
python
wref() is None
True

WeakValueDictionary 简介

WeakValueDictionary 类实现的是一种可变映射，里面的值是对象的弱引用。被引用的对象在程序中的其他地方被当作垃圾回收后，对应的键会自动从 WeakValueDictionary 中删除。因此，WeakValueDictionary 经常用于缓存。

弱引用的局限性：

不是每个 Python 对象都可以作为弱引用的目标（或称所指对象）。基本的 list 和 dict 实例不能作为所指对象，但是，它们的子类可以轻松地解决这个问题。

python 对不可变类型施加的把戏 ​

我惊讶地发现，对元组 t 来说，t[:]不创建副本，而是返回同一个对象的引用。此外，tuple(t)获得的也是同一个元组的引用。

python
t1 = (1, 2, 3)
t2 = tuple(t1)
t2 is t1
True
python
t3 = t1[:]
t3 is t1
True

str、bytes 和 frozenset 实例也有这种行为。注意，frozenset 实例不是序列，因此不能使用fs[:]（fs 是一个 frozenset 实例）。但是，fs.copy（　）具有相同的效果：它会欺骗你，返回同一个对象的引用，而不是创建一个副本