内存中的Python：Python引用计数指南

天道Vax的时间宝藏

发布于 2021-08-11 11:04:40

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变量是内存引用

Python中的变量是内存引用。如果输入x = [1，2]时会发生什么？[1，2]是对象。

回想一下，一切都是Python中的对象。[1，2]将在内存中创建。x是[1，2]对象的内存引用。

来看看下面的例子。可以找到x所引用的内存地址。请务必只使用id（x），它会以10为基数，而十六进制函数会将其转换为十六进制。

x = [1, 2]
print(hex(id(x)))  # output: 0x32ebea8

引用计数

现在已经在内存中创建了一个list对象，而且x对该对象进行了引用。那么y=[1,2]和y=x有什么区别？

当输入y=[1,2]时，它将在内存中创建一个新的list对象，并且y将引用它。

x = [1, 2]
y = [1, 2]
print(hex(id(x)))  # output: 0x101bea8
print(hex(id(y)))  # output: 0x31a5528

而当输入y=x时，等同于告诉Python希望y 变量引用x变量引用的内容。因为变量是内存引用的。

引用计数的数目

接下来的问题是，有多少变量引用同一个对象？

错误的用法：

我看到有些人在使用sys.getrefcount（var）时不知道如何传递var，而是向对象添加引用。一起看看下面的例子。

输出3，而期望的却是2(x andy)。发生这种情况是因为将x传递给getrefcount函数时又添加了一个引用。

from sys import getrefcount
x = [1, 2]
y = x
print(hex(id(x)))  # output: 0xb65748
print(hex(id(y)))  # output: 0xb65748
print(getrefcount(x))  # output: 3

更好的用法：

可以使用内置的ctypes模块来找到预期的结果。必须将x的id传递给from_address函数。

from ctypes import c_long
x = [1, 2]
y = x
print(hex(id(x)))  # output: 0x3395748
print(hex(id(y)))  # output: 0x3395748
print(c_long.from_address(id(x)).value)  # output: 2

概言之，错误的用法是传递变量，而更好的用法则是传递变量的id，这意味着只传递基数为10的数字，而不是变量。

当对象消失时

当没有变量引用对象时会发生什么？

对象将从内存中删除，因为没有引用该对象的内容。不过也有例外：如果有循环引用，garbage collector 将开始奏效。

为什么使用可变对象

不可变对象由于性能原因，结果可能与预期不同。查看下面的例子，观察输出是如何变化的。

import sys
import ctypes
"""Some Mutable Objects """
a =list()
b =set()
c =dict()
d =bytearray()
""" Some ImmutableObjects """
e =tuple()
f =int()
g =str()
      print(sys.getrefcount(a),ctypes.c_long.from_address(id(a)).value)  # output: 2 1
      print(sys.getrefcount(b),ctypes.c_long.from_address(id(b)).value)  # output: 2 1
      print(sys.getrefcount(c),ctypes.c_long.from_address(id(c)).value)  # output: 2 1
      print(sys.getrefcount(d),ctypes.c_long.from_address(id(d)).value)  # output: 2 1
      print(sys.getrefcount(e),ctypes.c_long.from_address(id(e)).value)  # output: 1298 1297
      print(sys.getrefcount(f),ctypes.c_long.from_address(id(f)).value)  # output: 209 208
      print(sys.getrefcount(g),ctypes.c_long.from_address(id(g)).value)  # output: 59 58

文中所谈及的一切都对CPython有效。希望对你有帮助。

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原始发表：2020/06/04 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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