Chapter8-Object-Reference-Mutability-and-Recycling

从第八章开始，开始学习 Python 的面向对象特性。
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Variable Are not Boxes
Demo:
a = [1, 2, 3]
b = a
Description:
reference vs box
Identity, Equality, Aliases
id() 和 is
在 CPython 解释器中，id() 返回的是对象的内存地址(unique)，在其他 Python 解释器中，不一定。
== vs is
is 比较的是对象的 id。a == b 本质上是一个语法糖，其会被解释成 a.__eq__(b)， 不同的对象，其 __eq__()方法会进行不同的重写，例如字符串会将其重写成对每个字符进行比较，list 会将其重写成对每个元素进行比较。由于 == 被不同的 built-in types 进行了不同的重写，所以其执行速度往往要慢于 is，is 只是通过 id() 获取内存地址，然后比较，是非常快的。
Shallow Copy vs Deep Copy
Shallow Copy
Demo:
from copy import copy
l1 = [1, [2, 3], (4, 5, 6)]
# list 浅拷贝的三种方式
l2 = list(l1)
l3 = l1[:]
l4 = copy(l1)
​
l1 == l2 == l3
True
l1 is l2
False
l1 is l3
False
​
l1[1] is l2[1]
l2[1] is l3[1]
True
​
l1[1].append(7)
l2[1]
[2, 3, 7] # 引用指向的地址空间相同，变了
​
l1[2] += (8,9)
l2[2]
(4, 5, 6) # 没变，+= on tuple 会创建一个新的 tuple
之所以 l1 is l2 结果为 False，是因为浅拷贝只是拷贝了容器，容器内的元素只是拷贝了其引用，这样可以节省内存。
浅拷贝只是拷贝了一个空壳，其内容都是引用：
深拷贝与浅拷贝
Deep Copy
from copy import deepcopy
浅拷贝应用举例
避免将 mutable objects 作为函数参数的默认值
Demo:
class HauntedBus:
​
    def __init__(self, passengers=[]): # 设置默认值为 mutable object
        self.passengers = passengers
​
    def pick(self, name):
        self.passengers.append(name)
​
    def drop(self, name):
        self.passengers.remove(name)
​
​
bus1 = HauntedBus([1,2])
print(bus1.passengers) # [1, 2]
​
bus2 = HauntedBus() # 启动默认值
bus2.pick(12) 
print(bus2.passengers) # [12]
​
bus3 = HauntedBus() 
print(bus3.passengers) # [12]，初始化后默认有了参数
​
bus4 = HauntedBus([1,2,3,4])
print(bus4.passengers) # [1, 2, 3, 4]
​
bus5 = HauntedBus()
bus5.pick(14)
print(bus5.passengers) # [12, 14]，不断增加
上面的做法，实际上 self.passengers 指向了外部的 list，导致类封装失败。
正确的做法，用浅拷贝将传入的参数进行封装，使得 Bus 拥有了自己的属性，我们对于 passenger 的操作，不会影响到初始化时传入的引用对应的内存地址，我们操作的只是其引用：
class HauntedBus:
    def __init__(self, passengers=None): # 设置为 None
        if passengers is None:
            self.passenger = []
        else:
            self.passenger = list(passenger) # 用浅拷贝将传入的参数进行封装
​
    def pick(self, name):
        self.passengers.append(name)
​
    def drop(self, name):
        self.passengers.remove(name)
del 和 Python 垃圾回收机制
del
del 命令只会删除引用，并不会删除对象，也就是说，并不会回收地址空间。del 命令本质上也是一个语法糖，其会被 Python 解释器 CPython 解释成魔法方法: __del__()
Garbage Collection (GC)
Python 的垃圾回收算法主要为：reference counting(引用计数)，当一个对象对应的引用数为 0 时，也就是说，没有引用指向该内存空间时，则回收该对象的内存空间。每 del 一个 reference，引用数 - 1。
Interning 驻留
Interning 现象是 Python 解释器的优化导致的，其目的应该是为了节约内存。
驻留现象告诉我们，对于 Python 的字符串和数值型类型的比较，应该用 ==，不能用 is 来比较。
字符串驻留
name1 = "wansho"
name2 = "wansho"
​
name1 is name2 # true，实际上这应该是两个完全不同的对象
整型值驻留
num1 = 1
num2 = 1
​
id(num1) == id(num2) # true
​
num1 = 100
num2 = 100
​
id(num1) == id(num2) # true
​
num1 = 1000
num2 = 1000
​
id(num1) == id(num2) # false
Chapter7-Function-Decorators-and-Closures
Chapter9-A-Pythonic-Object
Last updated 9 months ago