8.9 延伸阅读

发布于 2024-02-05 21:59:47 字数 5254 浏览 0 评论 0 收藏 0

Python 语言参考手册中“Data Model”一章的开头清楚解释了对象的标识和值。

“Python 核心系列”图书的作者 Wesley Chun 在 OSCON 2013 做了一场精彩的演讲，涵盖了本章讨论的很多话题。在“Python 103: Memory Model & Best Practices”演讲页面可以下载幻灯片。Wesley 在 EuroPython 2011 还做过一次更长的演讲（YouTube 视频），不仅涵盖了本章的主题，还讨论了特殊方法的使用。

Doug Hellmann 写了一长串精彩的博客文章，题为“Python Module of the Week”，8 后来集结成书，即《Python 标准库》。他写的“copy - Duplicate Objects”9 和“weakref - Garbage-Collectable References to Objects”10 两篇文章涵盖了本章讨论的部分话题。

8原来是基于 Python 2 的，现在已经改为基于 Python 3。——编者注

9新的版本基于 Python 3。——编者注

10新的版本基于 Python 3，并改名为“weakref - Impermanent References to Objects”。——编者注

关于 CPython 分代垃圾回收程序的更多信息，请参阅 gc 模块的文档。文档开头的第一句话是：“这个模块为可选的垃圾回收程序提供接口。”“可选的”这个修饰词可能让人惊讶，不过“Data Model”一章也说：

垃圾回收可以延缓实现，或者完全不实现——如何实现垃圾回收是实现的质量问题，只要不把还能获得的对象给回收了就行。

Fredrik Lundh（很多核心库的创建者，如 ElementTree、Tkinter 和图像库 PIL）写了一篇短文，谈论了 Python 的垃圾回收程序，题为“How Does Python Manage Memory?”。他强调垃圾回收程序是一种实现的特性，其行为在不同的 Python 解释器中有所不同。例如，Jython 用的是 Java 垃圾回收程序。

CPython 3.4 改进了处理有 __del__ 方法的对象的方式，参见“PEP 442—Safe object finalization”。

维基百科中有一篇文章讲解了字符串驻留，那篇文章提到了几种语言对这个技术的利用，包括 Python。

杂谈

平等对待所有对象

发现 Python 之前，我学过Java。我一直觉得 Java 的 == 运算符用着不舒服。程序员关注的基本上是相等性，而不是标识，但是 Java 的 == 运算符比较的是对象（不是基本类型）的引用，而不是对象的值。就算是比较字符串这样的基本操作，Java 也强制你使用 .equals 方法。尽管如此，.equals 方法还有另一个问题：如果编写 a.equals(b)，而 a 是 null，会得到一个空指针异常。Java 设计者觉得有必要重载字符串的 + 运算符，那为什么不把 == 也重载了？

Python 采取了正确的方式。== 运算符比较对象的值，而 is 比较引用。此外，Python 支持重载运算符，== 能正确处理标准库中的所有对象，包括 None——这是一个正常的对象，与 Java 的 null 不同。

当然，你可以在自己的类中定义 __eq__ 方法，决定 == 如何比较实例。如果不覆盖 __eq__ 方法，那么从 object 继承的方法比较对象的 ID，因此这种后备机制认为用户定义的类的各个实例是不同的。

1998 年 9 月的一个下午，读完 Python 教程后，考虑到这些行为，我立即就从 Java 转到 Python 了。

可变性

如果所有 Python 对象都是不可变的，那么本章就没有存在的必要了。处理不可变的对象时，变量保存的是真正的对象还是共享对象的引用无关紧要。如果 a == b 成立，而且两个对象都不会变，那么它们就可能是相同的对象。这就是为什么字符串可以安全使用驻留。仅当对象可变时，对象标识才重要。

在“纯”函数式编程中，所有数据都是不可变的，如果为集合追加元素，那么其实会创建新的集合。然而，Python 不是函数式语言，更别提纯不纯了。在 Python 中，用户定义的类，其实例默认可变（多数面向对象语言都是如此）。自己创建对象时，如果需要不可变的对象，一定要格外小心。此时，对象的每个属性都必须是不可变的，否则会出现类似元组那种行为：元组本身不可变，但是如果里面保存着可变对象，那么元组的值可能会变。

可变对象还是导致多线程编程难以处理的主要原因，因为某个线程改动对象后，如果不正确地同步，那就会损坏数据。但是过度同步又会导致死锁。

对象析构和垃圾回收

Python 没有直接销毁对象的机制，这一疏漏其实是一个好的特性：如果随时可以销毁对象，那么指向对象的强引用怎么办？

CPython 中的垃圾回收主要依靠引用计数，这容易实现，但是遇到引用循环容易泄露内存，因此 CPython 2.0（2000 年 10 月发布）实现了分代垃圾回收程序，它能把引用循环中不可获取的对象销毁。

但是引用计数仍然作为一种基准存在，一旦引用数量归零，就立即销毁对象。这意味着，在 CPython 中，这样写是安全的（至少目前如此）：

open('test.txt', 'wt', encoding='utf-8').write('1, 2, 3')

这行代码是安全的，因为文件对象的引用数量会在 write 方法返回后归零，Python 在销毁内存中表示文件的对象之前，会立即关闭文件。然而，这行代码在 Jython 或 IronPython 中却不安全，因为它们使用的是宿主运行时（Java VM 和 .NET CLR）中的垃圾回收程序，那些回收程序更复杂，但是不依靠引用计数，而且销毁对象和关闭文件的时间可能更长。在任何情况下，包括 CPython，最好显式关闭文件；而关闭文件的最可靠方式是使用 with 语句，它能保证文件一定会被关闭，即使打开文件时抛出了异常也无妨。使用 with，上述代码片段变成了：

with open('test.txt', 'wt', encoding='utf-8') as fp:
  fp.write('1, 2, 3')

如果对垃圾回收程序感兴趣，可以阅读 Thomas Perl 的论文，“Python Garbage Collector Implementations: CPython, PyPy and GaS”。就是从那篇论文中，我得知在 CPython 中 open().write() 是安全的。

参数传递：共享传参

解释 Python 中参数传递的方式时，人们经常这样说：“参数按值传递，但是这里的值是引用。”这么说没错，但是会引起误解，因为在旧式语言中，最常用的参数传递模式有按值传递（函数得到参数的副本）和按引用传递（函数得到参数的指针）。在 Python 中，函数得到参数的副本，但是参数始终是引用。因此，如果参数引用的是可变对象，那么对象可能会被修改，但是对象的标识不变。此外，因为函数得到的是参数引用的副本，所以重新绑定对函数外部没有影响。读过《程序设计语言——实践之路（第 3 版）》11（Michael L. Scott 著）之后，尤其是 8.3.1 节“参数模式”，我决定采用共享传参（call by sharing）这个说法。

爱丽丝和白骑士关于那首歌的对话完整版

我喜欢这段对话，但是放在一章的开头太长了。下面是关于白骑士那首歌的完整对话，谈到了曲名和得名的缘由。

“你不开心，”白骑士用一种忧虑的声调说，“让我给你唱一首歌安慰你吧。”

“那首歌很长吗？”爱丽丝问道，因为这一天她已经听过许多诗了。

“是很长，”白骑士说，“不过它非常、非常美。不论谁听到我唱这首歌——或者是听得热泪盈眶，或者是——”

“或者是什么呀？”爱丽丝问道，因为白骑士忽然煞住不言语了。

“或者是没有热泪盈眶，你知道。这首歌的曲名叫作：《黑线鳕的眼睛》。”

“哦，那是一首歌的曲名，是吗？”爱丽丝问道，她试着使自己感到有兴趣。

“不，你不明白，”白骑士说，看来有些心烦的样子,“那是人家这么叫的曲名。

真正的曲名是《老而又老的老头儿》。”

“那么我刚才应该说，‘那首歌是那么被人叫的’？”爱丽丝自己纠正说。

“不，你不应该这么说。这是另一码事！这首歌人家叫作《方法和手段》。不过这只不过是人家这样叫，你知道！”