Python引用复制，参数传递，弱引用与垃圾回收

引用

先上个示例：

>>> val = [1]
>>> val[0] = val
>>> val
[[...]]

上述代码使val中包含自身，而产生了无限递归。上述示例代表Python中的变量名为引用类型，赋值只是使得左值指向与右值相同的内存对象。

is运算符能够判断两个引用是否指向了同一个对象，而==运算符判断两个引用指向的值是否相等而不关心指向什么对象。

对引用不了解的朋友，能够把Python引用与C/C++中的void *类比，不过由于垃圾回收机制Python引用无需担忧内存泄漏的问题。

复制

上面的示例代表赋值没法为对象创建副本，python中的copy模块提供了copy和deepccopy创建副本。

示例:

>>> import copy
>>> a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
>>> b = a
>>> c = copy.copy(a)
>>> d = copy.deepcopy(a)
>>> a.append(7)
>>> a[1][2] = 0
>>> a
[[1, 2, 3], [4, 5, 0], 7]
>>> b
[[1, 2, 3], [4, 5, 0], 7]
>>> c
[[1, 2, 3], [4, 5, 0]]
>>> d
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

浅复制copy.copy只复制父引用指向的对象，其子引用仍指向原来的内存对象，而深复制copy.deepcopy则会复制全部引用指向的对象。deepcopy 本质上是递归 copy。

示例中的副本c，d父对象是a的副本因此a.append方法对它们没有影响。

可是copy.copy建立的副本c中的元素仍指向与a相同的内存对象，而deepcopy建立的d则指向了本身的元素。

tuple和frozenset之类的容器只是保证其中引用指向不变，可是引用指向的内存对象仍然是可变的。容器的切片对象的机制为浅复制。

x = x + y，必须建立新的临时变量而后进行浅复制，性能较差。

x += y，无需新建临时对象，只在内存块末尾增长元素,性能较好。

参数传递

Python中的参数传递采用浅复制的值传递。

示例：

>>> def swap(a,b):
...   b,a=a,b
...
>>> a = 1
>>> b = 2
>>> swap(1,2)
>>> a
1
>>> b
2

上述示例证实，Python参数传递是采用值传递的方式。

示例2：

>>> def fun(a):
...   a[0] = 2
...
>>> a = [1]
>>> fun(a)
>>> a
[2]

这个示例则证实采用浅复制的方法进行传递。

垃圾回收

Python中的垃圾回收是以引用计数为主，标记-清除和分代收集为辅。

一组对象互相引用的状况称为循环引用(交叉引用)，若出现这种状况引用计数将没法正确的回收垃圾。，能够包含其余对象引用的容器对象（如list, dict, set，甚至class）均可能产生循环引用。

标记 - 清除

“标记-清除”法是为了解决循环引用问题。

垃圾标记时，先将集合中对象的引用计数复制一份副本(以避免在操做过程当中破坏真实的引用计数值)，而后操做这个副本，遍历对象集合，将被引用对象的引用计数副本值减1。

根据引用计数副本值是否为0将集合内的对象分红两类，reachable和unreachable，其中unreachable是能够被回收的对象。

分代回收

分代回收的总体思想是：将系统中的全部内存块根据其存活时间划分为不一样的集合，每一个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减少，存活时间一般利用通过几回垃圾回收来度量。

弱引用

弱引用是避免循环引用的一种方法，弱引用不记录引用计数。当一个对象只有弱引用时可能被垃圾回收器回收。

weakref.ref(obj,[callable])用于创建一个指向obj的弱引用，当对象被回收前callable可选参数指定的函数将被执行以进行清理工做。

Python引用的那些坑

使用GC分析Python垃圾回收机制

CPython源代码分析垃圾回收机制