《流畅的Python》5-对象引用，可变性，垃圾回收

• 标识，相等性和别名
  
  • 在 == 和 is 中选择
  • 元组的相对不可变性
• 浅复制和深复制
  
  • 默认做浅复制
  • 如何做深复制
• 函数的参数作为引用
  
  • 防御可变参数
• 垃圾回收
  
  • weakref.finalize注册回调函数观察对象销毁
  • 弱引用
  • weakref.WeakValueDictionary简介

很有趣的基础知识环节。

标识，相等性和别名

每个变量都有标识，类型，值。每个对象标识只有一个，Python 里可以通过id方法去查看这个标识的整数表示，类似指针。
别名可以有很多个，引用一个对象可以有多个别名。

>>> a=[1,2,[3,4]]
>>> b=a
>>> id(a)
140322604512904
>>> id(b)
140322604512904
>>>

在 == 和 is 中选择

• == 表示比较两个对象的值（对象保存的数据）
• is 比较的是两个对象的标识

通常我们关注的是值而不是标识，因此==出现频率更高。
is通常用在变量和单例值之间，比如

x is None
x is not None

元组的相对不可变性

• 元组是不可变的，但是元组里的值可变

有一个经典的例子：

>>> a=(1,2,[3,4])
>>> a[2]+=[5]
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
    a[2]+=[5]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> a
(1, 2, [3, 4, 5])

元组的加法不是一步完成的。
这里可以深入理解一下：

• 元组不可变，但元组内值可变
• a[2]，即[3,4]这个列表可修改，并且被修改了。
• a[2]这个标识也不变，但是他的值变了。
• 在最后一步给元组赋值时出现错误。

所以访问 a 的值的时候是有 5 的。

浅复制和深复制

默认做浅复制

复制列表，即用内置构造方法是浅复制。

>>> a
[1, 2, [3, 4, 5]]
>>> b=list(a)
>>> id(a)
140322604513096
>>> id(b)
140322604513480
>>> [a[i] is b[i] for i in range(len(a))]
[True, True, True]

浅复制是什么呢？

构造方法或者是 [:] ，复制了最外层容器，副本中的元素是源容器中元素的引用。如果元素都是不可变的，还可以节省内存，如果可变，就容易出错。

出错的情况有很多：

>>> a=[1,2,(3,4)]
>>> b=a[:]
>>> print(a,b)
[1, 2, (3, 4)] [1, 2, (3, 4)]
>>> a.append(100)
>>> print(a,b)
[1, 2, (3, 4), 100] [1, 2, (3, 4)]
>>> b[2]+=(5,6)
>>> print(a,b)
[1, 2, (3, 4), 100] [1, 2, (3, 4, 5, 6)]

• 浅复制创建 a 的副本 b
• 100 加到 a，b不会有影响
• += 操作实际上产生了一个新的元组，所以 a 也不变。

下述操作呢？

a 仍为 [1,2,(3,4),100],b 为 [1, 2, (3, 4, 5, 6)]

>>> a[0]=-1
>>> print(a,b)
[-1, 2, (3, 4), 100] [1, 2, (3, 4, 5, 6)]
>>> a=[1,2,[3,4]]
>>> b=a[:]
>>> a[2].append(10)
>>> a
[1, 2, [3, 4, 10]]
>>> b
[1, 2, [3, 4, 10]]

• 修改值，只变一个，这和常识是相符的
• 对引用到相同对象的元素修改，两者都变。

注意：

以上讲到的 Python 集合都是对象的引用，而 str,bytes,array.array等 单一序列是扁平的，直接作用在内存上保存数据本身，也可以用来解释上述第一点（修改值）。

如何做深复制

直接有两个函数，copy和deepcopy,深复制会去迭代循环复制对象，因此有时候太深了会遇到麻烦，根据情况可以有根据情况去实现__copy__()和__deepcopy__()方法。参考copy模块。

函数的参数作为引用

要慎用可变类型作为参数的默认值。显而易见，这里不再赘述。

防御可变参数

方法很简单，以类为例，里面用self的对象替代就好了。

class TwilightBus:
    def __init__(self,passengers = None):
            if passengers is None:
                self.passengers = []
            else:
                self.passengers=passengers
    def pick(self,name):
        pass

    def drop(self,name):
        pass

垃圾回收

del语句删除名称，而不是对象。
若这个名称对应的对象在这个名称被删除后没有被引用的了，那么del会将这个对象也删除。

一种垃圾回收的算法是计数，CPython就是这么做的。显然当计数为0时，对象会被销毁。当然有其他很多垃圾回收机制，如JPython等。下面讲一下较为复杂一点的Python的回收机制。

weakref.finalize注册回调函数观察对象销毁

为 s1创建一个回调函数，当这个引用的对象被销毁时，调用 bye()函数。

>>> import weakref
>>> s1={1,2,3}
>>> s2=s1
>>> def bye():
    print('Gone')


>>> ender=weakref.finalize(s1,bye)
>>> ender.alive
True
>>> del s1
>>> s2='another'
Gone
>>> ender.alive
False

可以观察到，当s1被del后，这个对象还在，因为被s2引用了。当s2重新引用到另一个地方的时候对象被销毁。

那么weakref.finalize是怎么知道这个对象是否还存在的呢？ 可以想到用一种类似缓存的思想去实现的，这里就是弱引用。

弱引用

这里介绍弱引用的存在，不讨论如何实现。

导入weakref包来看神奇的垃圾回收机制！

>>> import weakref
>>> a_set={0,1}
>>> wref=weakref.ref(a_set)
>>> wref
0x7f4885eab098; to 'set' at 0x7f4885e94128>
>>> wref()
{0, 1}
>>> a_set={2,3,4}
>>> wref()
{0, 1}
>>> wref() is None
False
>>> wref() is None
True
>>>

这里看得有点晕，首先要了解这是控制台会话，有一个特性是_保存上一个表达式的值。且_会自动赋值给None的对象。

wref的所指对象是a_set。

• 所以a_set改变时，因为_仍然引用到{0，1}，因此弱引用仍然存在。
• 第一个wref()显然非None
• 计算第二个wref()时，_绑定到False了，这时{0,1}不再被引用，因此wref()为空。

weakref.WeakValueDictionary简介

多用于缓存。字面意思，实例化一个字典，值为弱引用了。如果用一个普通字典去映射到实例化的WVD对象，再对普通字典进行操作，弱引用就用到了。

此外还有 weakref.WeakValueDictionary,weakref.WeakSet

最后再讲一点有趣的东西,Python对不可变类型的欺骗：
str,bytes,frozenset,tuple等等，通过copy，参数构造或[:]都不会产生副本，这是Python为了节约内存做的内部优化。

>>> s1=(1,2,3)
>>> s2=s1[:]
>>> s1 is s2
True
>>> a='123'
>>> b='123'
>>> a is b
True

称为字符串驻留