《流畅的Python》 读书笔记 第8章_对象引用、可变性和垃圾回收

第8章_对象引用、可变性和垃圾回收

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

name = 'wuxianfeng'  # name是对象名称  'wuxianfeng'是个str对象

variables are labels, not boxes 变量是标注，而不是盒子

引用式变量的名称解释

本章还会讨论

• 标识、值和别名
• 元组的一个神奇特性：元组是不可变的，但是其中的值可以改变，之后就引申到浅复制和深复制
• 引用和函数参数：可变的参数默认值导致的问题，以及如何安全地处理函数的调用者传入的可变参数
• 垃圾回收、 del 命令，以及如何使用弱引用"记住"对象，而无需对象本身存在

8.1 变量不是盒子

Python 变量类似于 Java 中的引用式变量，因此最好把它们理解为附加在对象上的标注

示例 8-1　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]

可以看到a加了个元素4，b也跟着加了

那朵云上可以贴无数个便利贴

---

当我们做下面的赋值的时候

s = 'seesaw'

我们应该说把变量 s 分配给 seesaw，而不是把 seesaw 分配给变量 s

好像seesaw这个对象杵在那里，s只是指向了它，你完全可以制造其他的变量t也指向它

t = s # 就做了这件事

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

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示例 8-2　创建对象之后才会把变量分配给对象

>>> class Gizmo:
    ... def __init__(self):
    ... 	print('Gizmo id: %d' % id(self))
	...
>>> x = Gizmo()
Gizmo id: 4301489152 ➊
>>> y = Gizmo() * 10 ➋
Gizmo id: 4301489432 ➌
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'Gizmo' and 'int

>>> dir() ➍
['Gizmo', '__builtins__', '__doc__', '__loader__', '__name__',
'__package__', '__spec__', 'x']

上述的例子比较直接的说明了创建对象这点，但像字符串seesaw也是个对象，不是一切皆对象吗

➊ 输出的 Gizmo id: ... 是创建 Gizmo 实例的副作用。

➋ 在乘法运算中使用 Gizmo 实例会抛出异常。

➌ 这里表明，在尝试求积之前其实会创建一个新的 Gizmo 实例。

➍ 但是，肯定不会创建变量 y，因为在对赋值语句的右边进行求值时抛出了异常

为了理解 Python 中的赋值语句，应该始终先读右边。

对象在右边创建或获取，在此之后左边的变量才会绑定到对象上，这就像为对象贴上标注。

忘掉盒子吧！

8.2 标识、相等性和别名

因为变量只不过是标注，所以无法阻止为对象贴上多个标注。贴的多个标注，就是别名。

不要跟import pandas as pd这样的别名混淆，只是作者的一个说法而已。

示例 8-3 charles 和 lewis 指代同一个对象

>>> charles = {'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832}
>>> lewis = charles ➊
>>> lewis is charles
True
>>> id(charles), id(lewis) ➋
(4300473992, 4300473992)
>>> lewis['balance'] = 950 ➌
>>> charles
{'name': 'Charles L. Dodgson', 'balance': 950, 'born': 1832}

➊ lewis 是 charles 的别名。

➋ is 运算符和 id 函数确认了这一点。

➌ 向 lewis 中添加一个元素相当于向 charles 中添加一个元素。

作者的别名其实是指同一个对象的不同名字，id是一样的，但有多个名字，类似于你的昵称可能有多个，但真实的你就一个。

示例 8-4 alex 与 charles 比较的结果是相等，但 alex 不是 charles

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

➊ alex 指代的对象与赋值给 charles 的对象内容一样。

➋ 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。

➌ 但它们是不同的对象。这是 Python 说明标识不同的方式： a is not b

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。

在官网

https://docs.python.org/zh-cn/3.9/reference/datamodel.html#objects-values-and-types 或

https://docs.python.org/3.9/reference/datamodel.html#objects-values-and-types 有如下描述

Every object has an identity, a type and a value. An object's identity never changes once it has been created; you may think of it as the object's address in memory. The 'is' operator compares the identity of two objects; the id() function returns an integer representing its identity.

每个对象都有各自的标识号、类型和值。一个对象被创建后，它的 标识号 就绝不会改变；你可以将其理解为该对象在内存中的地址。 'is' 运算符可以比较两个对象的标识号是否相同；id() 函数能返回一个代表其标识号的整数

对象 ID 的真正意义在不同的实现中有所不同。在 CPython 中， id() 返回对象的内存地址，但是在其他 Python 解释器中可能是别的值。关键是， ID 一定是唯一的数值标注，而且在对象的生命周期中绝不会变

Python解释器版本其实非常多，但经查，像Pypy、Jython等id()的返回值跟CPython是类似的

编程中很少使用 id() 函数。标识最常使用 is 运算符检查，而不是直接比较 ID

8.2.1 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。

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。

在变量和单例值之间比较时，应该使用 is。

比如跟None来比较的时候，应该用is。

x is None
x is not None

没错，None是个单例值

x = None
y = None
print(x is y) # True

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。

8.2.2 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

说的大白话一点，元组一旦确定，里面元素的id都不会变，但里面的内容可能会改变。有的同学看了下面的情况会觉得tuple是可变的，关键是它这里的不可变是指id不可变跟我们常规理解的值不可变是两回事。

示例 8-5　一开始， t1 和 t2 相等，但是修改 t1 中的一个可变元素后，二者不相等了

>>> t1 = (1, 2, [30, 40]) ➊
>>> t2 = (1, 2, [30, 40]) ➋
>>> t1 == t2 ➌
True
>>> id(t1[-1]) ➍ 
1892371360832
>>> id(t2[-1])
1892374393088
>>> t1[-1].append(99) ➎
>>> t1
(1, 2, [30, 40, 99])
>>> id(t1[-1]) ➏
4302515784
>>> t1 == t2 ➐
False

➊ t1 不可变，但是 t1[-1] 可变。

➋ 构建元组 t2，它的元素与 t1 一样。

➌ 虽然 t1 和 t2 是不同的对象，但是二者相等------与预期相符。

➍ 查看 t1[-1] 列表的标识。 与t2[-1]的标识并不相同

➎ 就地修改 t1[-1] 列表。

➏ t1[-1] 的标识没变，只是值变了。

➐ 现在， t1 和 t2 不相等。

>>> t1 = (1, 2, [30, 40]) 
>>> hash(t1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

从上面的例子可以看出，元组是不可变的，这点没错，但元组不一定是可哈希的，那就意味着元组不一定可以用作dict的key或者set的value。

8.3 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。比如list() dict() set()

>>> l1 = [3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 = list(l1) ➊
>>> l2
[3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 == l1 ➋
True
>>> l2 is l1 ➌
False
>>> l1[1] is l2[1]  # 这是我加的，你会发现，l1和l2的id不一样，但里面元素的id一样的
True

对列表和其他可变序列来说，还能使用简洁的 l2 = l1[:] 语句创建副本 ，也就是上面的第二行替换成l1[:]结果都一样的

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）。

示例 8-6 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网站中，看看动画效果

>>> l1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 = list(l1)
>>> id(l1)
2404388694656
>>> id(l2)  # id不同 ， 所以是的对象， 
2404390738368  
>>> l1.append(100)  # l1 添加一个元素
>>> l1
[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9), 100]
>>> l2              # l2 自然不会有变化
[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l1[1] is l2[1] # l1 和 l2 里第二个元素 列表 是同一个对象
True
>>> l1[1].remove(55)  # 删除l1中的55 ， 自然会影响到l2的
>>> l1
[3, [66, 44], (7, 8, 9), 100]
>>> l2
[3, [66, 44], (7, 8, 9)]


>>> l1[2] is l2[2]  # l1 和 l2的第二个元素 是元组 ，一样也是同一个元素
True
>>> l1[2]+=(10,11) # 对不可变对象的+=，实际是新建了一个对象 ，所以哪怕l1[2] 跟l2[2]是同一个对象
>>> l1
[3, [66, 44], (7, 8, 9, 10, 11), 100] 
>>> l2
[3, [66, 44], (7, 8, 9)]
>>> l1[2] is l2[2] # 此时不同了
False

上面的例子又一次提到了不可变对象元组的+=操作是会新建一个元组的这个事实

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。

拿上面的例子来说

>>> l1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
>>> import copy
>>> l2 = copy.deepcopy(l1)
>>> l1 is l2
False
>>> l1[1] is l2[1]
False
>>> l1[2] is l2[2] # 不可变对象 竟然也是同一个对象
True
>>> l1[0] is l2[0]
True
>>> l1[2]+=(10,11)
>>> l1
[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9, 10, 11)]
>>> l2
[3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]

总结下，看下图

1. 类的构造方法list()、切片[:]、copy.copy都是shallow copy(浅拷贝)，copy.deepcopy是深拷贝。

2. 2种拷贝都是一个新的对象，但对象中的元素如果是列表、元组等，引用的都是同一个

3. 深拷贝不同，对象中的元素哪怕是可变的，一样会新建一个对象，不可变的也是引用的同一个

来看另外一个例子，示例 8-8　校车乘客在途中上车和下车

import copy
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)
    def __str__(self):
        return str(id(self))
bus1 = Bus(['wuxianfeng','qianyuli'])
bus2 = copy.copy(bus1)
bus3 = copy.deepcopy(bus1)
print('bus1的id是%s，bus2的id是%s，bus3的id是%s' %(bus1,bus2,bus3)) ➊
bus1.drop('qianyuli')
print(bus1.passengers) ➋
print(bus2.passengers) ➌
print(bus3.passengers) ➍

17行的打印可以看到3个bus的id都不一样

19-21行可以看到bus1和bus2是一样的，都是1个人，bus3不受影响仍然2个人

➊ 使用 copy 和 deepcopy，创建 3 个不同的 Bus 实例。

➋ bus1 中的 'Bill' 下车后， bus2 中也没有他了。

➌ 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。

➍ bus3 是 bus1 的深复制副本，因此它的 passengers 属性指代另一个列表。

一般来说，深复制不是件简单的事。如果对象有循环引用，那么这个朴素的算法会进入无限循环。 deepcopy 函数会记住已经复制的对象，因此能优雅地处理循环引用

示例 8-10 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]]

深复制有时可能太深了。例如，对象可能会引用不该复制的外部资源或单例值。我们可以实现特殊方法 __copy__() 和 __deepcopy__()，控制 copy 和 deepcopy 的行为

参考: https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/copy.html

8.4 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

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）

示例 8-11 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
n1,n2 = 1,2
f(n1,n2)
print(n1)  # 1
print('-'*30)
li1 = [1,2]
print(id(li1))
li2 = [3,4]
f(li1,li2)
print(id(li1)) # 跟上面一样
print(li1)  # [1,2,3,4]
print('-'*30)
t1 = (1,2)
print(id(t1))
t2 = (3,4)
f(t1,t2)
print(id(t1)) # 跟t1一样
print(t1)  # (1,2)

从结果看，数字、元组不变，但列表变了(好像是另外一种可变性的解释)

8.4.1 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

举个例子

# 老的
def f(a,b):
    pass
# 新的
def f(a,b,c='default'):
    pass

# 老的调用
f(1,2)

# 新的调用
f(1,2,'3')
# 也可以用
f(1,2)  # 这样就兼容了以前的调用方式

示例 8-12 一个简单的类，说明可变默认值的危险

class HauntedBus:
    """备受幽灵乘客折磨的校车"""

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

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

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

➊ 如果没传入 passengers 参数，使用默认绑定的列表对象，一开始是空列表。

➋ 这个赋值语句把 self.passengers 变成 passengers 的别名，而没有传入 passengers 参数时，后者又是默认列表的别名。

➌ 在 self.passengers 上调用 .remove() 和 .append() 方法时，修改的其实是默认列表，它是函数对象的一个属性

在Pycharm中写这个，passengers=[]会这样给你点警告，点击替换可变默认实参

就能变成这样

    def __init__(self, passengers=None):  # ➊
        if passengers is None:
            passengers = []
        self.passengers = passengers  # ➋

这跟示例8-8几乎没啥差别了

---

回到正题，示例 8-12中，来看看会发生什么诡异的事情

print('bus1------------------')
bus1 = HauntedBus(['Alice','Bill'])
print(bus1.passengers) # ['Alice', 'Bill']
bus1.pick('Charlie')
bus1.drop('Alice')
print(bus1.passengers) # ['Bill', 'Charlie']
print('bus2-3------------------')
bus2 = HauntedBus()
bus2.pick('Allison')
print(bus2.passengers) # ['Allison']
bus3 = HauntedBus()
print(bus3.passengers) # 诡异开始 ['Allison']
bus3.pick('Dave')
print(bus2.passengers) # ['Allison', 'Dave'] 

print(bus2.passengers is bus3.passengers) # True
print(bus1.passengers is bus3.passengers) # False

从12行开始，bus3应该是没有乘客，结果也有一个Allison，好像是被bus2影响了

第13行，bus3加了个Dave导致bus2也有了这个乘客

第16行发现，bus2和bus3的乘客是同一个对象

实例化 HauntedBus 时，如果传入乘客，会按预期运作。

但不为 HauntedBus 指定乘客的话，奇怪的事发生了，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。

这个默认值藏在HauntedBus.__init__ 对 象 __defaults__ 属性中

print(HauntedBus.__init__.__defaults__)  # (['Allison', 'Dave'],)

还可以验证 bus2.passengers 是一个别名，它绑定到 HauntedBus.__init__.__defaults__ 属性的第一个元素上：

>>> HauntedBus.__init__.__defaults__[0] is bus2.passengers  # bus3.passengers 一样也是True
True  

可变默认值导致的这个问题说明了为什么通常使用 None 作为接收可变值的参数的默认值

8.4.2 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。

举个很简单的例子

def change_user(user:dict):
    user['password'] = user['password'] +'加密'
    return user


user = {'name':'wuxianfeng','password':'123456'}
change_user(user)
print(user)  # {'name': 'wuxianfeng', 'password': '123456加密'}

示例 8-15 一个简单的类，说明接受可变参数的风险

class TwilightBus:
    """让乘客销声匿迹的校车"""
    def __init__(self, passengers=None):
        if passengers is None:
            self.passengers = []  # ➊
        else:
            self.passengers = passengers  # ➋

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

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

➊ 这里谨慎处理，当 passengers 为 None 时，创建一个新的空列表。

➋ 然而，这个赋值语句把 self.passengers 变成 passengers 的别名，而后者是传给__init__方法的实参（即示例 8-14 中的 basketball_team）的别名。

➌ 在 self.passengers 上调用 .remove() 和 .append() 方法其实会修改传给构造方法的那个列表。

来看看执行的效果

basketball_team = ['Sue', 'Tina', 'Maya', 'Diana', 'Pat']
bus = TwilightBus(basketball_team)
bus.drop('Tina')
bus.drop('Sue')
print(basketball_team) # ['Maya', 'Diana', 'Pat']

你会发现，篮球队的人被公交车给drop了，这就离谱

TwilightBus 违反了设计接口的最佳实践，即"最少惊讶原则" Principle of least astonishment

所以问题 出在哪里呢？

校车为传给构造方法的列表创建了别名 (前面已经说了)

print(bus.passengers is basketball_team) # 得到的结果是True

那么正确的做法是，校车自己维护乘客列表

def __init__(self, passengers=None):
    if passengers is None:
    	self.passengers = []
    else:
    	self.passengers = list(passengers)

很多人能理解变量的浅拷贝，深拷贝，到放到类这里感觉就是另外回事了，其实道理是相通的

在内部像这样处理乘客列表，就不会影响初始化校车时传入的参数了。

此外，这种处理方式还更灵活：现在，传给 passengers 参数的值可以是元组或任何其他可迭代对象，例如set 对象，甚至数据库查询结果，因为 list 构造方法接受任何可迭代对象

作者的建议是

除非这个方法确实想修改通过参数传入的对象，否则在类中直接把参数赋值给实例变量之前一定要三思，因为这样会为参数对象创建别名。

如果不确定，那就创建副本。这样客户会少些麻烦。

8.5 del和垃圾回收

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

​ --- Python 语言参考手册中"Data Model"
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。

示例 8-16 没有指向对象的引用时，监视对象生命结束时的情形

import weakref
s1 = {1,2,3}
s2 = s1
def bye():
    print('call when no reference')

end = weakref.finalize(s1,destroy)

print(end.alive)
del s1
print(end.alive)
print('---')
# s2 = 'a' 
# del s2  # 以上两句等价
print('---')

➊ s1 和 s2 是别名，指向同一个集合， {1, 2, 3}。

➋ 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。

➌ 在 s1 引用的对象上注册 bye 回调。

➍ 调用 finalize 对象之前， .alive 属性的值为 True。

➎ 如前所述， del 不删除对象，而是删除对象的引用。

➏ 重新绑定最后一个引用 s2，让 {1, 2, 3} 无法获取。对象被销毁了，调用了 bye 回调，ender.alive 的值变成了 False

示例输出

True
True
---
call when no reference
---

有个__del__特殊方法，但是它不会销毁实例，不应该在代码中调用。即将销毁实例时， Python 解释器会调用__del__方法，给实例最后的机会，释放外部资源。

>>> class Person:
...     def __del__(self):
...             print('del')
...
>>> p1 = Person()
>>> del p1
del
>>> p2 = Person()
>>> p3 = p2
>>> del p2  # 并没有触发__del__
>>>

所以，记住一点del跟__del__没有关系

https://www.bilibili.com/video/BV1b84y1e7hG

码农高天对魔术方法做了系列的视频，不懂的可以前往

他认为__del__粗略的认为是析构函数，__del__发生在对象释放时，但对象的释放可能发生在引用为0，可能是gc，这个函数就不太可控，不建议使用

在 CPython 中，垃圾回收使用的主要算法是引用计数。

实际上，每个对象都会统计有多少引用指向自己。当引用计数归零时，对象立即就被销毁： CPython 会在对象上调用 __del__方法（如果定义了），然后释放分配给对象的内存。

CPython 2.0 增加了分代垃圾回收算法，用于检测引用循环中涉及的对象组------如果一组对象之间全是相互引用，即使再出色的引用方式也会导致组中的对象不可获取。

Python 的其他实现有更复杂的垃圾回收程序，而且不依赖引用计数，这意味着，对象的引用数量为零时可能不会立即调用__del__方法。

A.Jesse Jiryu Davis 写的"PyPy, Garbage Collection, and a Deadlock"一文（https://emptysqua.re/blog/pypy-garbage-collection-and-a-deadlock/）对 __del__ 方法的恰当用法和不当用法做了讨论。

8.6 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。

弱引用在缓存应用中很有用，因为我们不想仅因为被缓存引用着而始终保存缓存对象

示例 8-17 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) ➊
>>> wref
<weakref at 0x100637598; to 'set' at 0x100636748>
>>> wref() ➋
{0, 1}
>>> a_set = {2, 3, 4} ➌
>>> wref() ➍
{0, 1}
>>> wref() is None ➎
False
>>> wref() is None ➏
True

➊ 创建弱引用对象 wref，下一行审查它。

➋ 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。

➌ a_set 不再指代 {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。

➍ 调用 wref() 依旧返回 {0, 1}。

➎ 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} 没有强引用了。

➏ 因为 {0, 1} 对象不存在了，所以 wref() 返回 None。

这里有个非常重要的前置

在IDLE控制台会话中， Python 控制台会自动把 _ 变量绑定到结果不为None 的表达式结果上

>>> a = 1
>>> _
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name '_' is not defined
>>> a == 1
True
>>> _
True

weakref 模块的文档（http://docs.python.org/3/library/weakref.html）指出， weakref.ref 类其实是低层接口，供高级用途使用，多数程序最好使用 weakref 集合和 finalize。

也就是说，应该使用 WeakKeyDictionary、 WeakValueDictionary、 WeakSet 和 finalize（在内部使用弱引用），不要自己动手创建并处理 weakref.ref 实例

8.6.1 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

示例 8-19 顾客："你们店里到底有没有奶酪？

>>> import weakref
>>> stock = weakref.WeakValueDictionary() ➊
>>> catalog = [Cheese('Red Leicester'), Cheese('Tilsit'),
... Cheese('Brie'), Cheese('Parmesan')]
...
>>> for cheese in catalog:
... stock[cheese.kind] = cheese ➋
...
>>> sorted(stock.keys())
['Brie', 'Parmesan', 'Red Leicester', 'Tilsit'] ➌
>>> del catalog
>>> sorted(stock.keys())
['Parmesan'] ➍
>>> del cheese
>>> sorted(stock.keys())
[]

➊ stock 是 WeakValueDictionary 实例。

➋ stock 把奶酪的名称映射到 catalog 中 Cheese 实例的弱引用上。

➌ stock 是完整的。

➍ 删除 catalog 之后， stock 中的大多数奶酪都不见了，这是 WeakValueDictionary 的预期行为。为什么不是全部呢？

临时变量引用了对象，这可能会导致该变量的存在时间比预期长。通常，这对局部变量来说不是问题，因为它们在函数返回时会被销毁。但是在示例 8-19中， for 循环中的变量 cheese 是全局变量，除非显式删除，否则不会消失

当然你应该知道for之后cheese是catalog中的最后一个值

与 WeakValueDictionary 对 应 的 是 WeakKeyDictionary， 后 者 的 键 是 弱 引 用

可能的用途：WeakKeyDictionary 实例）可以为应用中其他部分拥有的对象附加数据，这样就无需为对象添加属性。这对覆盖属性访问权限的对象尤其有用
weakref 模块还提供了 WeakSet 类，按照文档的说明，这个类的作用很简单："保存元素弱引用的集合类。元素没有强引用时，集合会把它删除。"如果一个类需要知道所有实例，一种好的方案是创建一个 WeakSet 类型的类属性，保存实例的引用。如果使用常规的 set，实例永远不会被垃圾回收，因为类中有实例的强引用，而类存在的时间与 Python 进程一样长，除非显式删除类

示例代码

import weakref


class MyClass:
    _instances = weakref.WeakSet()
    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        obj = super().__new__(cls)
        cls._instances.add(obj)
        return obj
    def __del__(self): # 本例用不到
        self.__class__._instances.discard(self)

    def __repr__(self):
        return f"MyClass({self._instances})"
a = MyClass()
b = MyClass()
print(MyClass._instances) # 能看到 2个
# {<weakref at 0x00000227EC021F90; to 'MyClass' at 0x00000227EC02A580>, <weakref at 0x00000227EC01EDB0; to 'MyClass' at 0x00000227EBE169A0>}

8.6.2 弱引用的局限

https://docs.python.org/zh-cn/3/library/weakref.html

并非所有对象都可以被弱引用。支持弱引用的对象包括类实例、用 Python（而非用 C）编写的函数、实例方法、集合、冻结集合、某些 文件对象、生成器、类型对象、套接字、数组、双端队列、正则表达式模式对象以及代码对象。

一些内置类型，如 list 和 dict，不直接支持弱引用，但可以通过子类化添加支持:(自测了下str也支持子类化添加)

class Dict(dict):
    pass

obj = Dict(red=1, green=2, blue=3)   # this object is weak referenceable

CPython 实现细节： 其他内置类型，如 tuple 和 int，不支持弱引用，即使通过子类化也不支持。

8.7 Python对不可变类型施加的把戏

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。

示例 8-20 使用另一个元组构建元组，得到的其实是同一个元组

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

对元组也是这样的

>>> import copy
>>> t1  = (1,2)
>>> t2 = copy.copy(t1)
>>> t1 is t2
True

示例 8-21 字符串字面量可能会创建共享的对象

>>> s3 = 'helloworld'
>>> s4 = 'helloworld'
>>> s3 is s4
True
>>> s3 = 'helloworld!'
>>> s4 = 'helloworld!'
>>> s3 is s4
False

共享字符串字面量是一种优化措施，称为驻留（interning）。 CPython 还会在小的整数上使用这个优化措施，防止重复创建"热门"数字，如 0、 ---1 和 42。注意， CPython 不会驻留所有字符串和整数，驻留的条件是实现细节，而且没有文档说明

>>> m1 = 257
>>> m2 = 257
>>> m1 is m2
False
>>> m3 = 256
>>> m4 = 256
>>> m3 is m4
True

为避免因创建相同的值而频繁申请和回收内存空间带来的效率问题 ，Python 解释器会在启动时创建一个范围为 *[-5, 256]* 的 小整数池，该范围内预定义的"小"整数对象将在全局解释器范围内被重复使用，而不会被垃圾回收机制回收

千万不要依赖字符串或整数的驻留！比较字符串或整数是否相等时，应该使用 ==，而不是 is。驻留是 Python 解释器内部使用的一个特性。
frozenset.copy() 的行为，是"善意的谎言"，能节省内存，提升解释器的速度。别担心，它们不会为你带来任何麻烦，因为只有不可变类型会受到影响

8.8 本章小结

每个 Python 对象都有标识、类型和值。只有对象的值会不时变化。

如果两个变量指代的不可变对象具有相同的值（a == b 为 True），实际上它们指代的是副本还是同一个对象的别名基本没什么关系，因为不可变对象的值不会变，但有一个例外。

这里说的例外是不可变的集合，如元组和 frozenset：如果不可变集合保存的是可变元素的引用，那么可变元素的值发生变化后，不可变集合也会随之改变。实际上，这种情况不是很常见。不可变集合不变的是所含对象的标识。

变量保存的是引用，这一点对 Python 编程有很多实际的影响。

• 简单的赋值不创建副本。
• 对 += 或 *= 所做的增量赋值来说，如果左边的变量绑定的是不可变对象，会创建新对象；如果是可变对象，会就地修改。
• 为现有的变量赋予新值，不会修改之前绑定的变量。这叫重新绑定：现在变量绑定了其他对象。如果变量是之前那个对象的最后一个引用，对象会被当作垃圾回收。
• 函数的参数以别名的形式传递，这意味着，函数可能会修改通过参数传入的可变对象。这一行为无法避免，除非在本地创建副本，或者使用不可变对象（例如，传入元组，而不传入列表）。
• 使用可变类型作为函数参数的默认值有危险，因为如果就地修改了参数，默认值也就变了，这会影响以后使用默认值的调用。

在 CPython 中，对象的引用数量归零后，对象会被立即销毁。如果除了循环引用之外没有其他引用，两个对象都会被销毁。某些情况下，可能需要保存对象的引用，但不留存对象本身。例如，有一个类想要记录所有实例。这个需求可以使用弱引用实现，这是一种低层机制，是 weakref 模块中 WeakValueDictionary、 WeakKeyDictionary 和 WeakSet 等有用的集合类，以及 finalize 函数的底层支持。

8.9 延伸阅读

素材	URL	相关信息
Python 语言参考手册中"Data Model"一章	https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html	清楚解释对象标识和值
Python 103: Memory Model & Best Practices	http://conferences.oreilly.com/oscon/oscon2013/public/schedule/detail/29374
EuroPython 2011	https://www.youtube.com/watch?v=HHFCFJSPWrI）	涵盖了本章的主题，还讨论了特殊方法的使用
Python Module of the Week	http://pymotw.com
	http://pymotw.com/3/copy/	copy -- Duplicate Objects
	http://pymotw.com/3/weakref	weakref -- Garbage-Collectable References to Objects
关于 CPython 分代垃圾回收程序的更多信息	https://docs.python.org/3/library/gc.html	gc 模块的文档
How Does Python Manage Memory	http://effbot.org/pyfaq/how-does-python-manage-memory.htm	谈论了 Python 的垃圾回收程序
PEP 442---Safe object finalization	https://www.python.org/dev/peps/pep-0442/
字符串驻留	https://en.wikipedia.org/wiki/String_interning
Python Garbage Collector Implementations: CPython, PyPy and GaS	https://thp.io/2012/python-gc/python_gc_final_2012-01-22.pdf	CPython 中 open().write() 是安全的
程序设计语言------实践之路（第 3版） 8.3.1 节"参数模式"

• Jython 用的是 Java 垃圾回收程序

• GC模块为可选的垃圾回收程序提供接口

  垃圾回收可以延缓实现，或者完全不实现------如何实现垃圾回收是实现的质量问题，

  只要不把还能获得的对象给回收了就行

杂谈

平等对待所有对象

JAVA中== 运算符 比较的是对象（不是基本类型）的引用，而不是对象的值 。

Python = 运算符比较对象的值，而 is 比较引 用。

此外， Python支持重载运算符， == 能正确处理标准库中的所有对象，包括 None------这是一个正常的对象，与 Java 的 null 不同

当然，你可以在自己的类中定义 __eq__ 方法，决定 == 如何比较实例

可变性

处理不可变的对象时，变量保存的是真正的对象还是共享对象的引用无关紧要

如果 a == b 成立，而且两个对象都不会变，那么它们就可能是相同的对象。这就是为什么字符串可以安全使用驻留。仅当对象可变时，对象标识才重要

在 Python 中，用户定义的类，其实例默认可变（多数面向对象语言都是如此）。自己创建对象时，如果需

要不可变的对象，一定要格外小心。此时，对象的每个属性都必须是不可变的，否则会出现类似元组那种行为：元组本身不可变，但是如果里面保存着可变对象，那么元组的值可能会变

可变对象还是导致多线程编程难以处理的主要原因，因为某个线程改动对象后，如果不正确地同步，那就会损坏数据。但是过度同步又会导致死锁

对象析构和垃圾回收

Python 没有直接销毁对象的机制

CPython 中的垃圾回收主要依靠引用计数 ,但是遇到引用循环容易泄露内存，因此 CPython 2.0（2000 年 10 月发布）实现了分代垃圾回收程序，它能把引用循环中不可获取的对象销毁

但是引用计数仍然作为一种基准存在，一旦引用数量归零，就立即销毁对象

open('test.txt', 'wt', encoding='utf-8').write('1, 2, 3') 是安全的，因为文件对象的引用数量会在 write 方法返回后归零， Python在销毁内存中表示文件的对象之前，会立即关闭文件 。然而，这行代码在 Jython 或IronPython 中却不安全，因为它们使用的是宿主运行时（Java VM 和 .NET CLR）中的垃圾回收程序，那些回收程序更复杂，但是不依靠引用计数，而且销毁对象和关闭文件的时间可能更长。

参数传递： 共享传参

在 Python中，函数得到参数的副本，但是参数始终是引用。因此，如果参数引用的是可变对象，那么对象可能会被修改，但是对象的标识不变 。

因为函数得到的是参数引用的副本，所以重新绑定对函数外部没有影响

引用计数-sys.getrefcount

>>> import sys
>>> a = []
>>> b = a
>>> print(sys.getrefcount(a))
3

注意调用getrefcount()函数会临时增加一次引用计数，得到的结果比预期的多一次

由于list对象被作为参数传给 getrefcount 函数，它在函数执行过程中作为函数的局部变量存在，因此又多了一个引用

字符串的驻留

>>> s1 = 'i_love_python' # 
>>> s2 = 'i_love_python'
>>> s1 is s2
True
>>> s3 = 'i love python' # 存在空格 不驻留
>>> s4 = 'i love python'
>>> s3 is s4
False
>>> from sys import intern
>>> s5 = intern('i love python')
>>> s6 = intern('i love python')
>>> s5 is s6
True

驻留机制

• 优点：创建新字符串对象时，会先在于内存 (缓存池) 中查找是否已存在具有相同值的对象 (Python 标识符 - 只含数字、字母、下划线的字符)。若存在，则直接引用之，以避免频繁创建和回收内存，从而提升效率
• 缺点：在拼接等需要改动字符串时会极大地影响性能，因为 Python 字符串作为不可变对象，对字符串的改动 (主要是拼接) 不是原地操作 (in-place)，而是会开辟新的内存空间来创建新的对象。这也是使用 + 拼接字符串的效率十分低下而不建议使用的原因。 (还不如 join() - 先计算出全部字符串的长度，再一 一拷贝，仅创建一次对象)