Python内存机制简介

1：

变量不是盒子，应该把变量视作便利贴。变量只不过是标注，所以无法阻止为对象贴上多个标注。标注就是别名：

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> a.append(4)
>>> b
[1, 2, 3, 4]

下面的代码中，lewis 和 charles 是别名，即两个变量绑定同一个对象。而 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。

>>> charles = {'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832}
>>> lewis = charles
>>> lewis is charles
True
>>> id(charles), id(lewis)
(140334566757552, 140334566757552)
>>> lewis['balance'] = 950
>>> charles
{'born': 1832, 'balance': 950, 'name': 'Charles L. Dodgson'}
>>> alex = {'name': 'Charles L. Dodgson', 'born': 1832, 'balance': 950}
>>> alex == charles
True
>>> alex is not charles
True

2：

每个变量都有标识、类型和值。对象一旦创建，它的标识绝不会变；可以把标识理解为对象在内存中的地址。

is 运算符比较两个对象的标识；id() 函数返回对象标识的整数表示。== 运算符比较两个对象的值（对象中保存的数据）。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

3：

元组与多数 Python 集合（列表、字典、集合等）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。

而 str、bytes 和 array.array 等单一类型序列是扁平的，它们保存的不是引用，而是在连续的内存中保存数据本身（字符、字节和数字）。

4：

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。例如：

>>> l1 = [3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 = list(l1)
>>> l3 = l1
>>> l2
[3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l3
[3, [55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 is l1
False
>>> l3 is l1
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。

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：

>>> l1 = [3, [66, 55, 44], (7, 8, 9)]
>>> l2 = list(l1) 
>>> l1.append(100) 
>>> l1[1].remove(55) 
>>> print('l1:', l1)
('l1:', [3, [66, 44], (7, 8, 9), 100])
>>> print('l2:', l2)
('l2:', [3, [66, 44], (7, 8, 9)])
>>> l2[1] += [33, 22] 
>>> l2[2] += (10, 11) 
>>> print('l1:', l1)
('l1:', [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9), 100])
>>> print('l2:', l2)
('l2:', [3, [66, 44, 33, 22], (7, 8, 9, 10, 11)]) 

 

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。

>>> 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)
... 
>>> import copy
>>> bus1 = Bus(['Alice', 'Bill', 'Claire', 'David'])
>>> bus2 = copy.copy(bus1)
>>> bus3 = copy.deepcopy(bus1)
>>> bus4 = bus1
>>> 
>>> print id(bus1), id(bus2), id(bus3), id(bus4)
140334566771960 140334566290640 140334566290928 140334566771960

>>> bus1.drop('Bill')
>>> bus2.passengers
['Alice', 'Claire', 'David']

>>> bus3.passengers
['Alice', 'Bill', 'Claire', 'David']
>>> bus4.passengers
['Alice', 'Claire', 'David']
>>> 
>>> print id(bus1.passengers), id(bus2.passengers), id(bus3.passengers), id(bus4.passengers)
140334566290568 140334566290568 140334566768792 140334566290568 

5：

Python 中，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）：

>>> def f(a, b):
...     a += b
...     return a
... 
>>> x = 1
>>> y = 2
>>> f(x, y)
3
>>> x, y
(1, 2)
>>> a = [1, 2]
>>> b = [3, 4]
>>> f(a, b)
[1, 2, 3, 4]
>>> a, b
([1, 2, 3, 4], [3, 4])
>>> t = (10, 20)
>>> u = (30, 40)
>>> f(t, u)
(10, 20, 30, 40)
>>> t, u
((10, 20), (30, 40))

对元组来说，+= 运算符创建一个新元组，

 

6：

应该避免使用可变的对象作为参数的默认值。比如下面的例子：

>>> class HauntedBus:
...     def __init__(self, passengers=[]):
...         self.passengers = passengers
...     def pick(self, name):
...         self.passengers.append(name)
...     def drop(self, name):
...         self.passengers.remove(name)
... 
>>> 
>>> bus1 = HauntedBus(['Alice', 'Bill'])
>>> bus1.pick('Charlie')
>>> bus1.drop('Alice')
>>> bus1.passengers
['Bill', 'Charlie']
>>> 
>>> bus2 = HauntedBus()
>>> bus2.pick('Carrie')
>>> bus2.passengers
['Carrie']
>>> 
>>> bus3 = HauntedBus()
>>> bus3.passengers
['Carrie']
>>> 
>>> bus3.pick('Dave')
>>> bus2.passengers
['Carrie', 'Dave']
>>> 
>>> bus2.passengers is bus3.passengers
True
>>> 
>>> bus1.passengers
['Bill', 'Charlie']
>>> HauntedBus.__init__.__defaults__
(['Carrie', 'Dave'],)

实例化 HauntedBus 时，如果传入乘客，会按预期运作。但是不为 HauntedBus 指定乘客的话，奇怪的事就发生了，没有指定初始乘客的 HauntedBus 实例会共享同一个乘客列表。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），这样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。

7：

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。

如果两个对象相互引用，当它们的引用只存在二者之间时，垃圾回收程序会判定它们都无法获取，进而把它们都销毁。

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。

为了演示对象生命结束时的情形，下面使用 weakref.finalize (python3)注册一个回调函数，在销毁对象时调用。

>>> import weakref
>>> s1 = {1, 2, 3}
>>> s2 = s1
>>> def bye():
...     print('Gone with the wind...')
... 
>>> ender = weakref.finalize(s1, bye)
>>> ender.alive
True
>>> 
>>> del s1
>>> ender.alive
True
>>> 
>>> s2 = 'spam'
Gone with the wind...
>>> ender.alive
False

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。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，

下例展示了如何使用 weakref.ref 实例获取所指对象。如果对象存在，调用弱引用可以获取对象；否则返回 None。

>>> import weakref
>>> a_set = {0, 1}
>>> wref = weakref.ref(a_set)
>>> wref
<weakref at 0x7fdb8cc1c368; to 'set' at 0x7fdb8cc2bd00>
>>> 
>>> wref()
set([0, 1])
>>> 
>>> a_set = {2, 3, 4}
>>> wref()
set([0, 1])
>>> 
>>> wref() is None
False
>>> 
>>> wref() is None
True

上例是一个控制台会话，而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。首次调用 wref() 返回的是被引用的对象{0, 1}， {0, 1} 会绑定给 _ 变量。接下来，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。所以再次调用 wref() 依旧返回 {0, 1}。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。因为 {0, 1} 对象不存在了，所以 wref() 返回 None

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。

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。如下例：

>>> class Cheese:
...     def __init__(self, kind):
...         self.kind = kind
...     def __repr__(self):
...         return 'Cheese(%r)' % self.kind
... 
>>> import weakref
>>> stock = weakref.WeakValueDictionary()
>>> catalog = [Cheese('Red Leicester'), Cheese('Tilsit'), Cheese('Brie'), Cheese('Parmesan')]
>>> 
>>> for cheese in catalog:
...     stock[cheese.kind] = cheese
... 
>>> sorted(stock.keys())
['Brie', 'Parmesan', 'Red Leicester', 'Tilsit']
>>> 
>>> del catalog
>>> sorted(stock.keys())
['Parmesan']
>>> 
>>> del cheese
>>> sorted(stock.keys())
[]

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？这是因为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。

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：

>>> wref_to_a_list = weakref.ref([])    
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: cannot create weak reference to 'list' object

class MyList(list):
    pass
a_list = MyList(range(10))
# a_list可以作为弱引用的目标
wref_to_a_list = weakref.ref(a_list) 

8：

如果所有 Python 对象都是不可变的，那么本章就没有存在的必要了。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。仅当对象可变时，对象标识才重要。

 

CPython 中的垃圾回收主要依靠引用计数，这容易实现，但是遇到引用循环容易泄露内存，因此 CPython 2.0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。