python 学习笔记二(对象引用、可变性和垃圾回收)

===========小结=================

# 简单的赋值不创建副本。

# 对 += 或 *= 所做的增量赋值来说,如果左边的变量绑定的是不可变对象,会创建新对象;如果是可变对象,会就地修改。


# 为现有的变量赋予新值,不会修改之前绑定的变量。这叫重新绑定:现在变量绑定了其他对象。如果变量是之前那个对象的最后一个引用,对象会被当作垃圾回收。


# 函数/类 的参数以别名的形式传递,这意味着,函数可能会修改通过参数传入的可变对象。这一行为无法避免,除非在本地创建副本,或者使用不可变对象(例如,传入元组,而不传入列表)。


# 使用可变类型作为 函数/类 参数的默认值有危险,因为如果就地修改了参数,默认值也就变了,这会影响以后使用默认值的调用。

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** 变量是一个引用,示例如下

 

 ==========可变性===============

**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;你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(对象中保存的数据),而 is 比较对象的标识

** 在变量和单例值之间比较时,应该使用 is。目前,最常使用 is检查变量绑定的值是不是 None

 ** 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 ID。

** 元组的相对不可变性:元组与多数 Python 集合(列表、字典、集,等等)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

  ==> 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)。

 **list:默认用浅复制,==> 不要使用可变类型作为参数的默认值,否则可能引发意想不到的bug,通常使用 None 作为接收可变值的参数的默认值

-----》类/函数 传入可变参数应将可变参数副本传入, 即使用list()或切片方式

list相关示例:

# 引用
a = [0,0,2,3,4,5]
b = a
b.append("c")
print(a)
print(b)

# 浅复制
aa = [0, 0, 2, 3, 4, 5]
bb = list(aa)
bb.append("c")
print(aa)
print(bb)

# 浅复制
aaa = [0, 0, 2, 3, 4, 5]
bbb = aaa[:]
bbb.append("c")
print(aaa)
print(bbb)

# 浅复制
import copy
aaaa = [0, 0, 2, 3, 4, 5]
bbbb = copy.copy(aaaa)
bbbb.append("c")
print(aaaa)
print(bbbb)


# 深复制, 内部存储对象重开存储空间,内存消耗大
# 若是list中确定是不可变内容,则应用浅复制
import copy
aaaaa = [0, 0, 2, 3, 4, 5]
bbbbb = copy.deepcopy(aaaaa)
bbbbb.append("c")
print(aaaaa)
print(bbbbb)

结果如下:==》

 

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对元组 t 来说,t[:] 不创建副本,而是返回同一个对象的引用。此外,tuple(t) 获得的也是同一个元组的引用。

 

 str、bytes 和 frozenset 实例也有这种行为

 

==============垃圾回收============

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

 

posted @ 2021-06-02 20:28  小毛编  阅读(49)  评论(0编辑  收藏  举报