第17天：Python 之引用

                                                                 

1. 引用简介与工具引入

Python 中对于变量的处理与 C 语言有着很大的不一样，Python 中的变量具备一个特殊的属性：identity，即“身份标识”。这种特殊的属性也在不少地方被称为“引用”。

为了更加清晰地说明引用相关的问题，咱们首先要介绍两个工具：一个Python的内置函数：id()；一个运算符：is；同时还要介绍一个sys模块内的函数：getrefcount()。

1.1 内置函数id()

id(object)

Return  the “identity” of an object. This is an integer which is guaranteed to  be unique and constant for this object during its lifetime. Two objects  with non-overlapping lifetimes may have the same `id()`^[1] value.

返回值为传入对象的“标识”。该标识是一个惟一的常数，在传入对象的生命周期内与之一一对应。生命周期没有重合的两个对象可能拥有相同的id()返回值。

CPython implementation detail: This is the address of the object in memory.

CPython 实现细节：“标识”实际上就是对象在内存中的地址。

——引自《Python 3.7.4 文档-内置函数-id()^[2]》

换句话说，不管是否是 CPython 实现，一个对象的id就能够视做是其虚拟的内存地址。

1.2 运算符is

运算	含义
is	object  identity

即is的做用是比较对象的标识。

——引自《Python 3.7.4 文档-内置类型^[3]》

1.3 sys模块函数getrefcount()函数

sys.getrefcount(object)

Return the reference count of the object.  The count returned is generally one higher than you might expect,  because it includes the (temporary) reference as an argument to `getrefcount()`^[4].

返回值是传入对象的引用计数。因为做为参数传入getrefcount()的时候产生了一次临时引用，所以返回的计数值通常要比预期多1。

——引自《Python 3.7.4 文档-sys模块——系统相关参数及函数^[5]》

此处的“引用计数”，在 Python 文档^[6]中被定义为“对象被引用的次数”。一旦引用计数归零，则对象所在的内存被释放。这是 Python 内部进行自动内存管理的一个机制。

2. 问题示例

C 语言中，变量表明的就是一段固定的内存，而赋给变量的值则是存在这段地址中的数据；但对 Python 来讲，变量就再也不是一段固定的地址，而只是 Python 中各个对象所附着的标签。理解这一点对于理解 Python 的不少特性十分重要。

2.1 对同一变量赋值

举例来讲，对于以下的 C 代码：

int a = 10000;printf("original address: %p\n", &a); // original address: 0060FEFCa = 12345;printf("second address: %p\n", &a); // second address: 0060FEFC

对于有 C 语言编程经验的人来讲，上述结果是显而易见的：变量a的地址并不会由于赋给它的值有变化而发生变化。对于 C 编译器来讲，变量a只是协助它区别各个内存地址的标识，是直接与特定的内存地址绑定的，如图所示：

但 Python 就不同的。 考虑以下代码：

>>> a = 10000>>> id(a)1823863879824>>> a = 12345>>> id(a)1823863880176

这就有点儿意思了，更加神奇的是，即便赋给变量同一个常数，其获得的id也可能不一样：

>>> a = 10000>>> id(a)1823863880304>>> a = 10000>>> id(a)1823863879408

假如a对应的数据类型是一个列表，那么：

>>> a = [1,2]>>> id(a)2161457994952>>> a = [1,2]>>> id(a)2161458037448

获得的id值也是不一样的。

正如前文所述，在 Python 中，变量就是一块砖，哪里须要哪里搬。每次将一个新的对象赋值给一个变量，都在内存中从新建立了一个对象，这个对象就具备新的引用值。做为一个“标签”，变量也是哪里须要哪里贴，毫无节操可言。

但要注意的是，这里还有一个问题：之因此说“即便赋给变量同一个常数，其获得的id也可能不一样”，其实是由于并非对全部的常数都存在这种状况。以常数1为例，就有以下结果：

>>> a = 1>>> id(a)140734357607232>>> a = 1>>> id(a)140734357607232>>> id(1)140734357607232

能够看到，常数1对应的id一直都是相同的，没有发生变化，所以变量a的id也就没有变化。

这是由于Python在内存中维护了一个特定数量的常量池，对于必定范围内的数值均再也不建立新的对象，而直接在这个常量池中进行分配。实际上在个人机器上使用以下代码能够获得这个常量池的范围是  [0, 256] ，而 256 恰好是一个字节的二进制码能够表示的值的个数。

for b in range(300):    if b is not range(300)[b]:        print("常量池最大值为：", (b - 1))        break# 常量池最大值为：256

相应地，对于数值进行加减乘除并将结果赋给原来的变量，都会改变变量对应的引用值：

>>> a = 10000>>> id(a)2161457772304>>> a = a + 1>>> a10001>>> id(a)2161457772880

比较代码块第 三、8行的输出结果，能够看到对数值型变量执行加法并赋值会改变对应变量的引用值。这样的表现应该比较好理解。由于按照 Python 运算符的优先级，a = a + 1实际上就是a = (a + 1)，对变量a对应的数值加1以后获得的是一个新的数值，再将这个新的数值赋给a ，因而a的引用也就随之改变。列表也同样：

>>> a = [1,2]>>> id(a)2161458326920>>> a = a + [4]>>> a[1, 2, 4]>>> id(a)2161458342792

2.2 不变的状况

与数值不一样，Python 中对列表对象的操做还表现出另外一种特性。考虑下面的代码：

>>> c = [1, 2, 3]>>> id(c)2161458355400>>> c[2] = 5>>> c[1, 2, 5]>>> id(c)2161458355400>>> c.append(3)>>> c[1, 2, 5, 3]>>> id(c)2161458355400

观察代码块第 三、八、13三行，输出相同。也就是说，对于列表而言，能够经过直接操做变量自己，从而在不改变其引用的状况下改变所引用的值。

更进一步地，若是是两个变量同时引用同一个列表，则对其中一个变量自己直接进行操做，也会影响到另外一个变量的值：

>>> c = [1, 2, 3]>>> cc = c>>> id(c)1823864610120>>> id(cc)1823864610120

显然此时的变量c和cc的id是一致的。如今改变c所引用的列表值：

>>> c[2] = 5>>> cc[1, 2, 5]

能够看到cc所引用的列表值也随之变化了。再看看相应地id：

>>> id(c)1823864610120>>> id(cc)1823864610120

两个变量的id都没有发生变化。再调用append()方法：

>>> c.append(3)>>> c[1, 2, 5, 3]>>> cc[1, 2, 5, 3]>>> id(c)1823864610120>>> id(cc)1823864610120

删除元素：

>>> del c[3]>>> c[1, 2, 5]>>> cc[1, 2, 5]>>> id(c)1823864610120>>> id(cc)1823864610120

在上述全部对列表的操做中，均没有改变相应元素的引用。

也就是说，对于变量自己进行的操做并不会建立新的对象，而是会直接改变原有对象的值。

2.3 一个特殊的地方

本小节示例灵感来自[关于Python中的引用^[7]]

数值数据和列表还存在一个特殊的差别。考虑以下代码：

>>> num = 10000>>> id(num)2161457772336>>> num += 1>>> id(num)2161457774512

有了前面的铺垫，这样的结果很显得很天然。显然在对变量num进行增1操做的时候，仍是计算出新值而后进行赋值操做，所以引用发生了变化。

但列表却否则。见以下代码：

>>> li = [1, 2, 3]>>> id(li)2161458469960>>> li += [4]>>> id(li)2161458469960>>> li[1, 2, 3, 4]

注意第 4 行。明明进行的是“相加再赋值”操做，为何有了跟前面不同的结果呢？检查变量li的值，发现变量的值也确实发生了改变，但引用却没有变。

实际上这是由于加法运算符在 Python 中存在重载的状况，对列表对象和数值对象来讲，加法运算的底层实现是彻底不一样的，在简单的加法中，列表的运算仍是建立了一个新的列表对象；但在简写的加法运算+=实现中，则并无建立新的列表对象。这一点要十分注意。

3. 原理解析

前面（第3天：Python 变量与数据类型^[8]）咱们提到过，Python 中的六个标准数据类型实际上分为两大类：可变数据和不可变数据。其中，列表、字典和集合均为“可变对象”；而数字、字符串和元组均为“不可变对象”。实际上上面演示的数值数据（即数字）和列表之间的差别正是这两种不一样的数据类型致使的。

因为数字是不可变对象，咱们不可以对数值自己进行任何能够改变数据值的操做。所以在 Python 中，每出现一个数值都意味着须要另外分配一个新的内存空间（常量池中的数值例外）。

>>> a = 10000>>> a == 10000True>>> a is 10000False>>> id(a)2161457773424>>> id(10000)2161457773136>>> from sys import getrefcount>>> getrefcount(a)2>>> getrefcount(10000)3

前 9 行的代码容易理解：即便是一样的数值，也可能具备不一样的引用值。关键在于这个值是否来自于同一个对象。

而第 10 行的代码则说明除了getrefcount()函数的引用外，变量a所引用的对象就只有1个引用，也就是变量a。一旦变量a被释放，则相应的对象引用计数归零，也会被释放；而且只有此时，这个对象对应的内存空间才是真正的“被释放”。

而做为可变对象，列表的值是能够在不新建对象的状况下进行改变的，所以对列表对象自己直接进行操做，是能够达到“改变变量值而不改变引用”的目的的。

4. 总结

对于列表、字典和集合这些“可变对象”，经过对变量所引用对象自己进行操做，能够只改变变量的值而不改变变量的引用；但对于数字、字符串和元组这些“不可变对象”，因为对象自己是不可以进行变值操做的，所以要想改变相应变量的值，就必需要新建对象，再把新建对象赋值给变量。

经过这样的探究，也能更加生动地理解“万物皆对象”的深入含义。

5. 参考资料

Python 3.7.4 文档-内置函数-id()^[9]

Python 3.7.4 文档-内置类型^[10]

Python 3.7.4 文档-sys模块——系统相关参数及函数^[11]

Python 3.7.4 文档-术语表^[12]

关于Python中的引用^[13]

[1]

id(): https://docs.python.org/3.7/library/functions.html?highlight=id#id

[2]

Python 3.7.4 文档-内置函数-id(): https://docs.python.org/3.7/library/functions.html?highlight=id#id

[3]

Python 3.7.4 文档-内置类型: https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html

[4]

getrefcount(): https://docs.python.org/3.7/library/sys.html#sys.getrefcount

[5]

Python 3.7.4 文档-sys模块——系统相关参数及函数: https://docs.python.org/3.7/library/sys.html#sys.getrefcount

[6]

Python 文档: https://docs.python.org/3.7/glossary.html?highlight=getrefcount

[7]

[关于Python中的引用: https://www.cnblogs.com/yuyan/archive/2012/04/21/2461673.html

[8]

第3天：Python 变量与数据类型: http://www.ityouknow.com/python/2019/08/03/python-003.html

[9]

Python 3.7.4 文档-内置函数-id(): https://docs.python.org/3.7/library/functions.html?highlight=id#id

[10]

Python 3.7.4 文档-内置类型: https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html

[11]

Python 3.7.4 文档-sys模块——系统相关参数及函数: https://docs.python.org/3.7/library/sys.html#sys.getrefcount

[12]

Python 3.7.4 文档-术语表: https://docs.python.org/3.7/glossary.html?highlight=getrefcount

[13]

关于Python中的引用: https://www.cnblogs.com/yuyan/archive/2012/04/21/2461673.html

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