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  • 而在python中,函数也是对象的一种,函数可以被引用,也可直接作为参数传入函数,以及作为容器对象的元素。python中可以采用如下方法实现装饰者模式: 上述代码中,log函数以需要被装饰的函数作为参数,并返回函数...
    1. 装饰者模式
      装饰者模式是常用的软件设计模式之一。通过此设计模式,我们能够在不修改任何底层代码情况下,给已有对象赋予新的职责。python中可以用装饰器简单地实现装饰者模式。

    1.1 将函数作为参数传递
    在C/C++中,函数指针可以将函数作为参数传递给另一函数。而在python中,函数也是对象的一种,函数可以被引用,也可直接作为参数传入函数,以及作为容器对象的元素。python中可以采用如下方法实现装饰者模式:

    在这里插入图片描述
    上述代码中,log函数以需要被装饰的函数作为参数,并返回函数对象。被返回的函数的参数为可变参数*args与**kwargs(*args参数会被封装成tuple,**kwargs参数则会被封装成字典对象),以适应不同函数的不同参数,保证通用性。
    还有不懂的小伙伴可以加我的扣群86七06七945来请教我,有专门的老师为你解答。
    1.2 装饰器
    上面的实现方法有些繁杂,所有调用被装饰的函数之处的代码,都要进行相应修改,自然不符合python简洁易读的特性。因此python中给出相应语法糖来增加可读性和易用性,那便是“装饰器”。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    wrapper
    但上述方法亦有缺陷,原函数add的元数据(比如名字、文档字符串、注解和参数签名)会丢失。为避免缺陷,任何时候你定义装饰器的时候,都应该使用functools库中的@wraps装饰器来注解底层包装函数(代码中注释部分)。@wraps有一个重要特征是它能让你通过属性 wrapped 直接访问被包装函数。
    改进后运行情况:

    在这里插入图片描述
    add
    1.3 解除装饰器
    当装饰器已经作用于某函数,而你想撤销它,那么可在这里插入图片描述
    但若使用了多个装饰器, __wrapped__属性会变得不可控,应尽量避免使用。
    若有如下代码:在这里插入图片描述
    运行情况如下:在这里插入图片描述
    1.4 定义带参数的装饰器在这里插入图片描述
    装饰器函数可以带参数,最外层的函数会将参数传给内层的装饰器函数,即wrappering函数是可以使用log的传入参数的。
    装饰器处理过程与下面是等价的:在这里插入图片描述
    参考文献
    [1]. David Beazley, Brian K. Jones. Python Cookbook 3rd Edition
    [2]. Wesley Chun. Core Python Applications Programming 2nd Edition

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  • <p>I'm learning Go from a Java/Python background, and am confused by this code from the Go tutorial. In the following code, the line <pre><code>p.X = 1e9 </code></pre> <p>sets the value of v.X to 1e...
  • 因此,python变量更像是指针,而不是数据存储区域 这点和大多数语音类似吧,比如C++、Java等  1、先看个例子: 1 2 3 values=[0,1,2] values[1]=values print(values) # [0, ...

    一、赋值、引用

    在python中赋值语句总是建立对象的引用值,而不是复制对象。因此,python变量更像是指针,而不是数据存储区域

    这点和大多数语音类似吧,比如C++、Java等

     1、先看个例子:

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    values=[0,1,2]

    values[1]=values

    print(values)    # [0, [...], 2]

     预想应该是:[0,[0,1,2],2],但结果却为何要赋值无限次?

    可以说 Python 没有赋值,只有引用。你这样相当于创建了一个引用自身的结构,所以导致了无限循环。为了理解这个问题,有个基本概念需要搞清楚。
    Python 没有「变量」,我们平时所说的变量其实只是「标签」,是引用。
    执行:values=[0,1,2]的时候,python做的事情是首先创建一个列表对象[0,1,2],然后给它贴上名为values的标签。如果随后执行values=[3,4,5]
    的话,python做的事情是创建另一个列表对象[3,4,5],然后把刚才那张名为values的标签从前面的[0,1,2]对象上撕下来,重新贴到[3,4,5]这个对象上。

    至始至终,并没有一个叫做 values 的列表对象容器存在,Python 也没有把任何对象的值复制进 values 去。过程如图所示:

    执行:values[1]=values的时候,python做的事情则是把values这个标签所引用的列表对象的第二个元素指向values所引用的列表对象本身。执行完毕后,values

     标签还是指向原来那个对象,只不过那个对象的结构发生了变化,从之前的列表[0,1,2]变成了[0,?,2],而这个?则是指向那个对象本身的

    一个引用。如图所示:

    要达到你所需要的效果,即得到 [0, [0, 1, 2], 2] 这个对象,你不能直接将 values[1] 指向 values 引用的对象本身,而是需要吧 [0, 1, 2] 这个对象「复制」一遍,得到一个新对象,再将 values[1] 指向这个复制后的对象。Python 里面复制对象的操作因对象类型而异,复制列表 values 的操作是

    1

    values[:]   # 生成对象的拷贝或者是复制序列,不再是引用和共享变量,但此法只能顶层复制

     所以你需要执行:values[1]=values[:]

    Python 做的事情是,先 dereference 得到 values 所指向的对象 [0, 1, 2],然后执行 [0, 1, 2][:] 复制操作得到一个新的对象,内容也是 [0, 1, 2],然后将 values 所指向的列表对象的第二个元素指向这个复制二来的列表对象,最终 values 指向的对象是 [0, [0, 1, 2], 2]。过程如图所示:

    往更深处说,values[:] 复制操作是所谓的「浅复制」(shallow copy),当列表对象有嵌套的时候也会产生出乎意料的错误,比如

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    a=[0,[1,2],3]

    b=a[:]

    a[0]=8

    a[1][1]=9

    print(a)    # [8, [1, 9], 3]

    print(b)    # [0, [1, 9], 3]

    b 的第二个元素也被改变了。想想是为什么?不明白的话看下图

    正确的复制嵌套元素的方法是进行「深复制」(deep copy),方法是

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    import copy

     

    a = [0, [1, 2], 3]

    b = copy.deepcopy(a)

    a[0] = 8

    a[1][1] = 9

    2、引用vs拷贝

    (1)没有限制条件的分片表达式(L[:])能够复制序列,但此法只能浅层复制。

    (2)字典 copy 方法,D.copy() 能够复制字典,但此法只能浅层复制

    (3)有些内置函数,例如 list,能够生成拷贝 list(L)

    (4)copy 标准库模块能够生成完整拷贝:deepcopy 本质上是递归 copy

    (5)对于不可变对象和可变对象来说,浅复制都是复制的引用,只是因为复制不变对象和复制不变对象的引用是等效的(因为对象不可变,当改变时会新建对象重新赋值)。所以看起来浅复制只复制不可变对象(整数,实数,字符串等),对于可变对象,浅复制其实是创建了一个对于该对象的引用,也就是说只是给同一个对象贴上了另一个标签而已。

    3、增强赋值以及共享引用

    x = x + y,x 出现两次,必须执行两次,性能不好,合并必须新建对象 x,然后复制两个列表合并

    属于复制/拷贝

    x += y,x 只出现一次,也只会计算一次,性能好,不生成新对象,只在内存块末尾增加元素。

    当 x、y 为list时, += 会自动调用 extend 方法进行合并运算,in-place change。

    属于共享引用

     

    二、深拷贝deepcopy与浅拷贝copy

    python中的对象之间赋值时是按引用传送的,如果需要拷贝对象,需要使用标准库中的copy模块

    1、copy.copy 浅拷贝,只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。(子对象(数组)修改,也会修改)

    2、copy.deepcopy 深拷贝,拷贝对象及其子对象(原始对象)

    复制代码

    import copy
    a=[1,2,[3,4],{'a':1}]   # 原始对象
    b=a     # 赋值,传对象的引用
    c=copy.copy(a)  # 对象拷贝,浅拷贝
    d=copy.deepcopy(a)  # 对象拷贝,深拷贝
    e=a[:]  # 能复制序列,浅拷贝
    
    a.append('add1')  # 修改对象a
    a[2].append('add2')  # 修改对象a中的[3,4]数组对象
    a[3]='666'
    print('a:',a)
    print('b:',b)
    print('c:',c)
    print('d:',d)
    print('e:',e)
    
    
    """
    执行结果:
    a: [1, 2, [3, 4, 'add2'], '666', 'add1']
    b: [1, 2, [3, 4, 'add2'], '666', 'add1']
    c: [1, 2, [3, 4, 'add2'], {'a': 1}]
    d: [1, 2, [3, 4], {'a': 1}]
    e: [1, 2, [3, 4, 'add2'], {'a': 1}]
    解释:copy.copy 浅拷贝 只拷贝父对象,不会拷贝对象的内部的子对象。子对象(数组)修改,也会修改
         copy.deepcopy 深拷贝 拷贝对象及其子对象(原始对象)
    """

    复制代码

     

    三、深入理解python变量作用域及其陷阱

    1、可变对象&不可变对象

    在Python中,对象分为两种:可变对象和不可变对象,不可变对象包括int,float,long,str,tuple等,可变对象包括list,set,dict等。需要注意的是:这里说的不可变指的是值的不可变。对于不可变类型的变量,如果要更改变量,则会创建一个新值,把变量绑定到新值上,而旧值如果没有被引用就等待垃圾回收。另外,不可变的类型可以计算hash值,作为字典的key。可变类型数据对对象操作的时候,不需要再在其他地方申请内存,只需要在此对象后面连续申请(+/-)即可,也就是它的内存地址会保持不变,但区域会变长或者变短。

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    a='hello'

    print(id(a))    # 1991608735200

    a='python'

    print(id(a))    # 1991608735368

     

    # 重新赋值之后,变量a的内存地址已经变了

    # 'hello'是str类型,不可变,所以赋值操作知识重新创建了str 'python'对象,然后将变量a指向了它

     

     

    l1=[1,2,3]

    print(id(l1))   # 2262493958280

    l1.append(4)

    print(id(l1))   # 2262493958280

     

    # list重新赋值之后,变量l1的内存地址并未改变

    # [1, 2, 3]是可变的,append操作只是改变了其value,变量l1指向没有变

      

    2、函数值传递

    复制代码

    def func_int(a):
        a+=4
    
    def func_list(l1):
        l1[0]=4
    
    t=0
    func_int(t)
    print(t)    # 0
    
    t_list=[1,2,3]
    func_list(t_list)
    print(t_list)   # [4, 2, 3]

    复制代码

    对于上面的输出,不少Python初学者都比较疑惑:第一个例子看起来像是传值,而第二个例子确实传引用。其实,解释这个问题也非常容易,主要是因为可变对象和不可变对象的原因:对于可变对象,对象的操作不会重建对象,而对于不可变对象,每一次操作就重建新的对象。

        在函数参数传递的时候,Python其实就是把参数里传入的变量对应的对象的引用依次赋值给对应的函数内部变量。参照上面的例子来说明更容易理解,func_int中的局部变量"a"其实是全部变量"t"所指向对象的另一个引用,由于整数对象是不可变的,所以当func_int对变量"a"进行修改的时候,实际上是将局部变量"a"指向到了整数对象"1"。所以很明显,func_list修改的是一个可变的对象,局部变量"a"和全局变量"t_list"指向的还是同一个对象。

     

    3、陷阱:使用可变的默认参数

    复制代码

    我多次见到过如下的代码:
    def foo(a, b, c=[]):
    # append to c
    # do some more stuff
    永远不要使用可变的默认参数,可以使用如下的代码代替:
    def foo(a, b, c=None):
        if c is None:
            c = []
        # append to c
        # do some more stuff
    ‍‍与其解释这个问题是什么,不如展示下使用可变默认参数的影响:‍‍
    In[2]: def foo(a, b, c=[]):
    ...        c.append(a)
    ...        c.append(b)
    ...        print(c)
    ...
    In[3]: foo(1, 1)
    [1, 1]
    In[4]: foo(1, 1)
    [1, 1, 1, 1]
    In[5]: foo(1, 1)
    [1, 1, 1, 1, 1, 1]
    同一个变量c在函数调用的每一次都被反复引用。这可能有一些意想不到的后果。

    复制代码

    参考:http://www.cnblogs.com/jiangzhaowei/p/5740913.html

             https://www.cnblogs.com/shenbuer/p/7977323.html

     

    分类: python

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  • 比如像列表,字典这样的对象是通过引用传递、和 C 语言里面的用指针传递数组很相似,可变对象 能在函数内部改变。 值传递还是引用传递 Python参数传递统一使用的是引用传递方式。因为Python...

    函数的传值到底是值传递还是引用传递,要分情况:

    不可变参数用值传递:

    像整数和字符串这样的不可变对象,是通过拷贝进行传递的,因为你无论如何都不可能在原处改变 不可变对象

    可变参数是引用传递的:

    比如像列表,字典这样的对象是通过引用传递、和 C 语言里面的用指针传递数组很相似,可变对象 能在函数内部改变。

    值传递还是引用传递

    Python参数传递统一使用的是引用传递方式。因为Python对象分为可变对象(list,dict,set等)和不可变对象(number,string,tuple等),当传递的参数是可变对象的引用时,因为可变对象的值可以修改,因此可以通过修改参数值而修改原对象,这类似于C语言中的引用传递;当传递的参数是不可变对象的引用时,虽然传递的是引用,参数变量和原变量都指向同一内存地址,但是不可变对象无法修改,所以参数的重新赋值不会影响原对象,这类似于C语言中的值传递。 
    所以回到上面的问题引出,变量“a”,“b”,“val1”,“val2”其实都指向同一可变对象的内存地址,当通过变量“val2”对对象进行修改时,其他变量的值也相应被修改了。
     

    展开全文
  • 自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患。 对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存...

    现在的高级语言如java,c#等,都采用了垃圾收集机制,而不再是c,c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由,可以任意申请内存,但如同一把双刃剑,为大量内存泄露,悬空指针等bug埋下隐患。

    对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象,且定位简单易用的语言,自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。
    python里也同java一样采用了垃圾收集机制,不过不一样的是,python采用的是引用计数机制为主,标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。
    引用计数机制:
    python里每一个东西都是对象,它们的核心就是一个结构体:PyObject
    
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            typedef struct_object {
                int ob_refcnt;
                struct_typeobject *ob_type;
            }PyObject;
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    PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少
    
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     ** #define Py_INCREF(op)   ((op)->ob_refcnt++)          //增加计数**
    
     **define Py_DECREF(op)                             //减少计数       **
    
         if (--(op)->ob_refcnt != 0)    \
    
             ;        \
    
         else         \
    
             __Py_Dealloc((PyObject *)(op))
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    引用计数为0时,该对象生命就结束了。 
    引用计数机制的优点: 
    1、简单 
    2、实时性:一旦没有引用,内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处:处理回收内存的时间分摊到了平时。 
    引用计数机制的缺点: 
    1、维护引用计数消耗资源 
    2、循环引用

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    list1 = []
    2
    list2 = []
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    list1.append(list2)
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    list2.append(list1) , list1与list2相互引用,如果不存在其他对象对它们的引用,list1与list2的引用计数也仍然为1,所占用的内存永远无法被回收,这将是致命的。 
    对于如今的强大硬件,缺点1尚可接受,但是循环引用导致内存泄露,注定python还将引入新的回收机制。

    上面说到python里回收机制是以引用计数为主,标记-清除和分代收集两种机制为辅。

    1、标记-清除机制

    标记-清除机制,顾名思义,首先标记对象(垃圾检测),然后清除垃圾(垃圾回收)。如图1:

    这里写图片描述

                            图1
    
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    首先初始所有对象标记为白色,并确定根节点对象(这些对象是不会被删除),标记它们为黑色(表示对象有效)。将有效对象引用的对象标记为灰色(表示对象可达,

    但它们所引用的对象还没检查),检查完灰色对象引用的对象后,将灰色标记为黑色。重复直到不存在灰色节点为止。最后白色结点都是需要清除的对象。

    2、回收对象的组织

    这里所采用的高级机制作为引用计数的辅助机制,用于解决产生的循环引用问题。而循环引用只会出现在“内部存在可以对其他对象引用的对象”,比如:list,class等。

    为了要将这些回收对象组织起来,需要建立一个链表。自然,每个被收集的对象内就需要多提供一些信息,下面代码是回收对象里必然出现的。

    一个对象的实际结构如图2:

    这里写图片描述

                           图2
    
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    通过PyGC_Head的指针将每个回收对象连接起来,形成了一个链表,也就是在1里提到的初始化的所有对象。

    3、分代技术

    分代技术是一种典型的以空间换时间的技术,这也正是java里的关键技术。这种思想简单点说就是:对象存在时间越长,越可能不是垃圾,应该越少去收集。

    这样的思想,可以减少标记-清除机制所带来的额外操作。分代就是将回收对象分成数个代,每个代就是一个链表(集合),代进行标记-清除的时间与代内对象

    存活时间成正比例关系。

    从上面代码可以看出python里一共有三代,每个代的threshold值表示该代最多容纳对象的个数。默认情况下,当0代超过700,或1,2代超过10,垃圾回收机制将触发。

    0代触发将清理所有三代,1代触发会清理1,2代,2代触发后只会清理自己。

    下面是一个完整的收集流程:链表建立,确定根节点,垃圾标记,垃圾回收~

    1、链表建立 
    首先,中里在分代技术说过:0代触发将清理所有三代,1代触发会清理1,2代,2代触发后只会清理自己。在清理0代时,会将三个链表(代)链接起来,清理1代的时,会链接1,2两代。在后面三步,都是针对的这个建立之后的链表。

    2、确定根节点 
    图1为一个例子。list1与list2循环引用,list3与list4循环引用。a是一个外部引用。

    这里写图片描述

                                     图1
    
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    对于这样一个链表,我们如何得出根节点呢。python里是在引用计数的基础上又提出一个有效引用计数的概念。顾名思义,有效引用计数就是去除循环引用后的计数。 
    希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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