Python 有关引用的一些问题

May 21, 2016·
夏 伟
夏 伟

有关Python中引用特性的一些分析记录,包括对象的初始化,值拷贝等特性。

print id.__doc__

id(object) -> integer

Return the identity of an object.  This is guaranteed to be unique among
simultaneously existing objects.  (Hint: it's the object's memory address.)

python中的引用对象特点:

  • python不允许程序员选择采用传值还是传引用。
    • Python参数传递采用的肯定是“传对象引用”的方式。实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合。如果函数收到的是一个可变对象(比如字典或者列表)的引用,就能修改对象的原始值——相当于通过“传引用”来传递对象。
    • 如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字、字符或者元组)的引用,就不能直接修改原始对象——相当于通过“传值’来传递对象。
  • 当人们复制列表或字典时,就复制了对象列表的引用,如果改变引用的值,则修改了原始的参数。
  • 为了简化内存管理,Python通过引用计数机制实现自动垃圾回收功能,Python中的每个对象都有一个引用计数,用来计数该对象在不同场所分别被引用了多少次。每当引用一次Python对象,相应的引用计数就增1,每当消毁一次Python对象,则相应的引用就减1,只有当引用计数为零时,才真正从内存中删除Python对象。 参考

以下是一些例子:

In [19]:

# variable 动态创建一个新的变量,但是,list,tuple,dictionary 却不会创建新的实例
a= 1
b = a
print id(a)
print id(b)

b = 3
print "change b to 3 "
print  "a: %s, b: %s" %(a ,b)
print "a id is : %s; b id is : %s" %(id(a),id(b))

out:

42295960
42295960
change b to 3
a: 1, b: 3
a id is : 42295960; b id is : 42295912

In [25]:

# list
a= [1,2,3]
b = a   # 引用
print id(a)
print id(b)

b[2] = 6
print "change b to 3 "
print  "a: %s, b: %s" %(a ,b)
print "a id is : %s; b id is : %s" %(id(a),id(b))

out:

66189960
66189960
change b to 3
a: [1, 2, 6], b: [1, 2, 6]
a id is : 66189960; b id is : 66189960

In [38]:

# list
a= [1,2,3]
b = a[:] # 值拷贝, 创建了新的对象实例
print id(a)
print id(b)

b[2] = 6
print "change b to 3 "
print  "a: %s, b: %s" %(a ,b)
print "a id is : %s; b id is : %s" %(id(a),id(b))

out:

65422344
65421832
change b to 3
a: [1, 2, 3], b: [1, 2, 6]
a id is : 65422344; b id is : 65421832

In [32]:

# dictionary
a= {'ta':11,'tb':22,'tc':33}
b = a # 引用,改变的是原实例的值
print id(a)
print id(b)

b['tb'] = 6
print "change b to 3 "
print  "a: %s,\n b: %s" %(a ,b)
print "a id is : %s;\n b id is : %s" %(id(a),id(b))

out:

66214904
66214904
change b to 3
a: {'tb': 6, 'tc': 33, 'ta': 11},
 b: {'tb': 6, 'tc': 33, 'ta': 11}
a id is : 66214904;
 b id is : 66214904

In [36]:

# tuple 元组用"()"标识。内部元素用逗号隔开。但是元组不能二次赋值,相当于只读列表。
a= (1,2,3)
b = a
print id(a)
print id(b)

# b[0] = 6
print "change b to 3 "
print  "a: %s,\n b: %s" %(a ,b)
print "a id is : %s;\n b id is : %s" %(id(a),id(b))

out:

66132296
66132296
change b to 3
a: (1, 2, 3),
 b: (1, 2, 3)
a id is : 66132296;
 b id is : 66132296

In [9]:此案例的问题来自博文 ,经改进。如下

def add_list(p):
    pt = p +[5,6]  # 1
    p = p + [5,6]  # 2   1 和2 是等价的,没有将值返回, ‘=’左边的变量,都是函数内部生成的局部临时对象,并没有返回,故不会修改传入参数的值。
    # 此处和静态语言的理解方式是一样的。

p1 = [1,2,3]
add_list(p1)  #1 和2 是等价的,没有改变返回值
print p1


def add_list2(p):
    p += [5,6]
p2 = [1,2,3]
add_list2(p2)
print p2

out:​

[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 5, 6]

此处‘=’号左边的p 应该是一个函数新建的一个局部的、临时的对象实例,等号的右边的p是才是函数传进来的,由于临时的“P”并没有返回,故肯定不会改变传入list的值。此处和静态语言应该是一致的。 所以,它并没有修改原来的p引用。

In [6]:

help('+=')

An augmented assignment expression like "x += 1" can be rewritten as
"x = x + 1" to achieve a similar, but not exactly equal effect. In the
augmented version, "x" is only evaluated once. Also, when possible,
the actual operation is performed *in-place*, meaning that rather than
creating a new object and assigning that to the target, the old object
is modified instead.

In [11]:

# 字典引用
a = []
b = {'num':0, 'sqrt':0}
resurse = [1,2,3]
for i in resurse:
  b['num'] = i
  b['sqrt'] = i * i
  a.append(b)
print "a: ",a

d=[]
for i in resurse:
    b['num'] = i
    b['sqrt'] = i * i
    d1 = b.copy()
    d.append(d1)
print "d: ",d

c=[]
for i in resurse:
    c.append({"num":i, "sqrt":i*i})
print "c: ",c

out:

a:  [{'num': 3, 'sqrt': 9}, {'num': 3, 'sqrt': 9}, {'num': 3, 'sqrt': 9}]
d:  [{'num': 1, 'sqrt': 1}, {'num': 2, 'sqrt': 4}, {'num': 3, 'sqrt': 9}]
c:  [{'num': 1, 'sqrt': 1}, {'num': 2, 'sqrt': 4}, {'num': 3, 'sqrt': 9}]

b[’num’] = i 和 b[‘sqrt’] = i * i 中的 b[’num’] 和 b[‘sqrt’] 是已经压入list a 中元素的一个引用,故它可以在不断地改变list 内部变量的值。

单步调试可以看到,

a中值的变化情况:*以执行完语句a.append(b)为节点 *

[{’num’: 1, ‘sqrt’: 1}]

–> [{’num’: 2, ‘sqrt’: 4},{’num’: 2, ‘sqrt’: 4}]

–> [{’num’: 3, ‘sqrt’: 9}, {’num’: 3, ‘sqrt’: 9}, {’num’: 3, ‘sqrt’: 9}]

在append(b)到list a之前获得b的值拷贝,将值append 到list a 也可以达到目标。如示例d所示。

​ 当然,示例C是更加简洁的一个版本,这里应该还有迭代器的知识点,暂时还没折腾内部,待到下次和生成器一起分析。

夏 伟
Authors
Senior Researcher
My research interests include large language model, Reinforcement learning for Recommender System and Automatic (AI) Systems.