一,Python的对象:

  Python存在大量的对象,我们一般提到的对象都是C中的结构体在堆中申请的一块内存(以CPython为例),每一个对象都有ID,可以通过ID(Object)获得。对象的范围包括内建类型的对象(如int类型的对象123,str的对象"test",list的对象[],生成器对象等等)、用户自建类型的对象、函数(lambda函数,生成器函数)、类型、Ture、False(bool类型的对象)、None(NoneType的对象)。

 print id(123)
print id("test")
print id([])
print id(xrange(1, 3))
print id(lambda v: v)
print id(int)
print id(True)
print id(None) print type(123)
print type("test")
print type([])
print type(xrange(1, 3))
print type(lambda v: v)
print type(int)
print type(True)
print type(None)
 19257680
19062656
27888896
19590176
27863344
505361888
505379788
505354444
<type 'int'>
<type 'str'>
<type 'list'>
<type 'xrange'>
<type 'function'>
<type 'type'>
<type 'bool'>
<type 'NoneType'>

  猜想int类型、True和None都是在高地址中,而动态生成的都是位于低地址中。

二,Python的引用计数:

  所有对象都采用引用计数,给对象分配新名词或者将其放入容器中,这个对象的引用计数都会增加。当离开作用域或者被重新赋值的时候,这个对象的引用计数就会减少。当减少为0,垃圾收集器会将其销毁。

  Python中的对象分为immutable和mutabel,作为immutable的int、char和tuple,相同的值在内存中只会生成一次,每次将其赋值到变量中,便会增加一个引用计数。而作为mutable的list、dict、xrange(生成器)和lambda(函数),每次生成都会在内存中生成一个新的对象。

  另外:传参的时候,若参数为mutable,则传的是引用,若参数为immutable,则传的是值。

 a = 123     #创建一个值为123的对象
b = 123 #增加123的引用计数
a = 111 #创建一个值为111的对象,减少123的引用计数
b = a #增加111的引用计数 c = [] #创建一个空队列
d = [] #创建一个新的空队列
c = [] #再创建一个新的空队列,减少原队列的引用计数
c = d #增加d队列的引用计数,减少c队列的引用计数
c.append(1) #创建一个值为1的对象,不改变原队列的引用计数

三,Shallow copy和Deep copy的区别

  Python document中是这么说的:

  • A shallow copy constructs a new compound object and then (to the extent possible) inserts references into it to the objects found in the original.
  • A deep copy constructs a new compound object and then, recursively, inserts copies into it of the objects found in the original.

  这其中的区别就是浅复制会简单的复制引用,不管他是mutable还是immutable。而深复制则会递归地复制immutable对象引用,对于mutable,则会新建一个对象。

 import copy
a = [1, 2]
b = [a, 3]
c = copy.copy(b) #c = [[1, 2], 3]
d = copy.deepcopy(b) #d = [[1, 2], 3]
a.append(3) #c = [[1, 2, 3], 3]
#d = [[1, 2], 3]

四,如何控制Shallow copy和Deep copy?

  在deepcopy时候,会遇到问题,比如有对象中有一个指向用户信息的列表,用户希望在复制的时候直接引用原列表。这个时候可以使用定制功能。

  可以在类型中定义__copy__和__deepcopy__实现shallow copy和deep copy,当用户下次调用copy.copy和copy.deepcopy时,便会调用__copy__和__deepcopy__。

 import copy
class Example(dict):
def __init__(self, needcopy={}, userinfo={}):
super(Example, self).__init__()
self.need = needcopy
self.user = userinfo def __deepcopy__(self, memo):
if memo is None:
memo = {}
result = self.__class__()
memo[id(self)] = result
for key in self.need.keys():
result.need = copy.deepcopy(self.need)
result.user = self.user
return result needcopy = {"price": 100}
userinfo = {"user": "vincent"}
a = Example(needcopy, userinfo)
b = copy.deepcopy(a)
needcopy["title"] = "no"
userinfo["passwd"] = "none"
print "need: ", a.need, "; user: ", a.user
print "need: ", b.need, "; user: ", b.user
 need:  {'price': 100, 'title': 'no'} ; user:  {'passwd': 'none', 'user': 'vincent'}
need: {'price': 100} ; user: {'passwd': 'none', 'user': 'vincent'}

Output

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