Python 对象的引用计数和拷贝
Python 对象的引用计数和拷贝
Python是一种面向对象的语言,包括变量、函数、类、模块等等一切皆对象。
在python中,每个对象有以下三个属性:
1、id,每个对象都有一个唯一的身份标识自己,可通过内建函数id(obj)查看。
2、type,对象的类型决定了该对象可以保存什么类型的值,可用内建函数type(obj)查看;
3、value,即对象的值。
下面是一个例子:
>>> str = "hello world"
>>> type(str)
<type 'str'>
>>> id(str)
139840619053776
>>> str2="hello world"
>>> id(str2)
139840619053888
>>> str == str2
True
>>> str is str2
False
>>>
注意:id()函数返回一个数字,不同的对象的id值不一样,即使他们值一样。
同时也可以看出,关系运算符 "==" 比较的是两个对象的值是否相等,而 is 比较的是两个变量是否为同一个对象(或者说指向同一块内存)。
还有一个内建函数cmp,也可用于比较两个对象的值,它返回的是一个int值,例如:
>>> cmp("abc", "bcd")
-1
>>> cmp(7,7)
0
>>> cmp(7,9)
-1
>>> cmp(19,9)
1
再来看下面这个有趣的现象:
>>> a = [4]
>>> b = [4]
>>> a is b
False
>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a is b
True
可见,对两个变量赋予相同的值,它们有可能是同一个对象(对不可变对象而言,可以节省内存),也可能是两个不同的对象,这可能取决于对象的类型(type)。
Python中使用了智能指针的技术(与Java中的垃圾回收GC机制类似),每个变量都和指向对象(object)的指针相关联,每一个object都有一个reference counter(引用计数器)记住有多少个变量和这个object绑定(bind)。每次bind,reference count都加1,每次删除bind关系,都减少1,只有reference counter变成0的时候才真正删除对象。
以下情况时,对象的引用计数增加:
- 对象被创建;
- 另外的别名被创建;
- 作为参数传递给函数;
- 成为容器对象的一个元素;
以下情况时,对象的引用计数减少:
- 一个本地引用离开其作用范围,比如函数结束时,所有局部变量都被自动销毁;
- 用del语句显式删除一个变量(同时该变量从name space中删除);
- 对象的一个别名被赋值给其他对象;
- 对象被移出一个容器对象时;
- 容器对象本身的引用计数变成0;
例如:
x = 3.14 # 创建的3.14 这个对象的引用计数为1
y = x # 创建对象别名,对象”3.14”的引用计数为2
myList = [123, x, ‘xyz’] # 成为容器的一个元素,对象”3.14”的引用计数为3
y = 123 # 对象别名bind到其它对象,对象”3.14”的引用计数为2
del myList # 容器被删除,对象”3.14”的引用计数为1
注意:解释器跟踪对象的引用计数,而垃圾收集器负责释放内存。当一个对象的引用计数变为0,解释器会暂停,释放掉这个对象和仅有这个对象可访问的其他对象。这里,还要特别注意循环引用的情况。
Python中,常用对象的一些访问模型:
数据类型 |
存储模型 |
更新模型 |
访问模型 |
数字 |
标量 |
不可更改 |
直接访问 |
字符串 |
标量 |
不可更改 |
顺序访问 |
列表 |
容器 |
可更改 |
顺序访问 |
元组 |
容器 |
不可更改 |
顺序访问 |
字典 |
容器 |
可更改 |
映射访问 |
一个很重要的区别:数字、字符串、元组是不可变对象,列表和字典是可变对象。
对于不可改变类型来说,无法通过变量更新对象的值,例如:
>>> x = 12
>>> id(x)
8483376
>>> x = 45
>>> id(x)
8484576
这里,表面上看变量x的值被更新了,其实是12这个数字对象被销毁了,然后创建了一个新的数字对象45,变量x被bind到这个新对象上。
字符串对象也是不可变类型,不可变对象作为左值时,必须是一个完整的对象。例如:
>>> s = 'hello world\n'
>>> s[3] = 'x'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'str' object does not support item assignment
>>> s = '%sL%s' %(s[:3],s[4:])
>>> s
'helLo world\n'
>>>
另外一个有趣的区别是,不可变对象的方法通常有返回值,而可变对象的方法通常返回None,比如
>>> s = 'abc'
>>> ret = s.upper()
>>> ret
'ABC'
>>> l = [1, 2]
>>> ret = l.append(3)
>>> ret
>>> l
[1, 2, 3]
这是因为不可变对象因为对象自身无法修改,因此其方法只能返回一个新对象;而可变对象直接原地修改原对象。
Python中,序列类型对象(比如list)的赋值操作只是一种简单的浅拷贝,例如:
>>> a = [1,2,3]
>>> b = a
>>> id(a)
139972192906488
>>> id(b)
139972192906488
>>> b[2] = "hello"
>>> a
[1, 2, 'hello']
可见,列表a和列表b指向对一个对象,修改列表b之后,列表a也相应的受到影响了。
浅拷贝的其它实现方式:
import copy a = [1,['joy', 1000],3,4]
b = copy.copy(a) # 浅拷贝
c = a[:] # 完全切片操作
d = list(a) # 工厂函数 print id(a),id(b),id(c),id(d)
b[1][0] = 'name' print [id(item) for item in a]
print [id(item) for item in b]
print [id(item) for item in c]
print [id(item) for item in d] print a
print b
print c
print d
运行结果:
[, , , ]
[, , , ]
[, , , ]
[, , , ]
[, ['name', ], , ]
[, ['name', ], , ]
[, ['name', ], , ]
[, ['name', ], , ]
可见,虽然a、b、c、d 这4个对象的id各不相同,但它们的元素id完全一样,也就是这4个对象指向的其实都是同一块内存,通过其中任何一个对象对列表所作的修改,对其他3个对象都是可见的。
如果我们需要复制一份序列类型的对象,并且对副本进行操作而不影响原来的序列,通常就需要进行深拷贝了。
import copy a = [1,['joy', 1000],3,4]
b = copy.deepcopy(a) # 深拷贝
c = a[:] # 完全切片操作
d = list(a) # 工厂函数 print id(a),id(b),id(c),id(d)
b[1][0] = 'name' print [id(item) for item in a]
print [id(item) for item in b]
print [id(item) for item in c]
print [id(item) for item in d] print a
print b
print c
print d
运行结果:
[, , , ]
[, , , ]
[, , , ]
[, , , ]
[, ['joy', ], , ]
[, ['name', ], , ]
[, ['joy', ], , ]
[, ['joy', ], , ]
可见,对象b的可变元素与原对象中的元素具有不同的id,因此对b的可变元素的修改,不影响原始的对象。
对字典也是类似的,浅拷贝如下:
>>> dict = {"name":"chen", "age":100}
>>> dict2 = dict
>>> dict2["name"] = "Lau"
>>> dict
{'age': 100, 'name': 'Lau'}
利用字典的copy方法,可以实现深拷贝,例如:
>>> dict = {"name":"chen", "age":100}
>>> dict2 = dict.copy()
>>> dict2
{'age': 100, 'name': 'chen'}
>>> dict2["name"] = "Lau"
>>> dict
{'age': 100, 'name': 'chen'}
>>> dict2
{'age': 100, 'name': 'Lau'}
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