背景

開始討論弱引用（ weakref ）之前，我們先來看看什么是弱引用？它到底有什么作用？

假設(shè)我們有一個多線程程序，并發(fā)處理應(yīng)用數(shù)據(jù)：

# 占用大量資源，創(chuàng)建銷毀成本很高\
class Data:\
    def __init__(self, key):\
        pass

應(yīng)用數(shù)據(jù) Data 由一個 key 唯一標識，同一個數(shù)據(jù)可能被多個線程同時訪問。由于 Data 需要占用很多系統(tǒng)資源，創(chuàng)建和消費的成本很高。我們希望 Data 在程序中只維護一個副本，就算被多個線程同時訪問，也不想重復創(chuàng)建。

為此，我們嘗試設(shè)計一個緩存中間件 Cacher ：

import threading
# 數(shù)據(jù)緩存
class Cacher:
    def __init__(self):
        self.pool = {}
        self.lock = threading.Lock()
    def get(self, key):
        with self.lock:
            data = self.pool.get(key)
            if data:
                return data
            self.pool[key] = data = Data(key)
            return data

Cacher 內(nèi)部用一個 dict 對象來緩存已創(chuàng)建的 Data 副本，并提供 get 方法用于獲取應(yīng)用數(shù)據(jù) Data 。get 方法獲取數(shù)據(jù)時先查緩存字典，如果數(shù)據(jù)已存在，便直接將其返回；如果數(shù)據(jù)不存在，則創(chuàng)建一個并保存到字典中。因此，數(shù)據(jù)首次被創(chuàng)建后就進入緩存字典，后續(xù)如有其它線程同時訪問，使用的都是緩存中的同一個副本。

感覺非常不錯！但美中不足的是：Cacher 有資源泄露的風險！

因為 Data 一旦被創(chuàng)建后，就保存在緩存字典中，永遠都不會釋放！換句話講，程序的資源比如內(nèi)存，會不斷地增長，最終很有可能會爆掉。因此，我們希望一個數(shù)據(jù)等所有線程都不再訪問后，能夠自動釋放。

我們可以在 Cacher 中維護數(shù)據(jù)的引用次數(shù)， get 方法自動累加這個計數(shù)。于此同時提供一個 remove 新方法用于釋放數(shù)據(jù)，它先自減引用次數(shù)，并在引用次數(shù)降為零時將數(shù)據(jù)從緩存字段中刪除。

線程調(diào)用 get 方法獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)用完后需要調(diào)用 remove 方法將其釋放。Cacher 相當于自己也實現(xiàn)了一遍引用計數(shù)法，這也太麻煩了吧！Python 不是內(nèi)置了垃圾回收機制嗎？為什么應(yīng)用程序還需要自行實現(xiàn)呢？

沖突的主要癥結(jié)在于 Cacher 的緩存字典：它作為一個中間件，本身并不使用數(shù)據(jù)對象，因此理論上不應(yīng)該對數(shù)據(jù)產(chǎn)生引用。那有什么黑科技能夠在不產(chǎn)生引用的前提下，找到目標對象嗎？我們知道，賦值都是會產(chǎn)生引用的！

典型用法

這時，弱引用（ weakref ）隆重登場了！弱引用是一種特殊的對象，能夠在不產(chǎn)生引用的前提下，關(guān)聯(lián)目標對象。

# 創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)
>>> d = Data('fasionchan.com')
>>> d
<__main__.Data object at 0x1018571f0>

# 創(chuàng)建一個指向該數(shù)據(jù)的弱引用
>>> import weakref
>>> r = weakref.ref(d)

# 調(diào)用弱引用對象，即可找到指向的對象
>>> r()
<__main__.Data object at 0x1018571f0>
>>> r() is d
True

# 刪除臨時變量d，Data對象就沒有其他引用了，它將被回收
>>> del d
# 再次調(diào)用弱引用對象，發(fā)現(xiàn)目標Data對象已經(jīng)不在了（返回None）
>>> r()

這樣一來，我們只需將 Cacher 緩存字典改成保存弱引用，問題便迎刃而解！

import threading
import weakref
# 數(shù)據(jù)緩存
class Cacher:
    def __init__(self):
        self.pool = {}
        self.lock = threading.Lock()
    def get(self, key):
        with self.lock:
            r = self.pool.get(key)
            if r:
                data = r()
                if data:
                    return data
            data = Data(key)
            self.pool[key] = weakref.ref(data)
            return data

由于緩存字典只保存 Data 對象的弱引用，因此 Cacher 不會影響 Data 對象的引用計數(shù)。當所有線程都用完數(shù)據(jù)后，引用計數(shù)就降為零因而被釋放。

實際上，用字典緩存數(shù)據(jù)對象的做法很常用，為此 weakref 模塊還提供了兩種只保存弱引用的字典對象：

• weakref.WeakKeyDictionary ，鍵只保存弱引用的映射類（一旦鍵不再有強引用，鍵值對條目將自動消失）；
• weakref.WeakValueDictionary ，值只保存弱引用的映射類（一旦值不再有強引用，鍵值對條目將自動消失）；

因此，我們的數(shù)據(jù)緩存字典可以采用 weakref.WeakValueDictionary 來實現(xiàn)，它的接口跟普通字典完全一樣。這樣我們不用再自行維護弱引用對象，代碼邏輯更加簡潔明了：

import threading
import weakref
# 數(shù)據(jù)緩存
class Cacher:
    def __init__(self):
        self.pool = weakref.WeakValueDictionary()
        self.lock = threading.Lock()
    def get(self, key):
        with self.lock:
            data = self.pool.get(key)
            if data:
                return data
            self.pool[key] = data = Data(key)
            return data

weakref 模塊還有很多好用的工具類和工具函數(shù)，具體細節(jié)請參考官方文檔，這里不再贅述。

工作原理

那么，弱引用到底是何方神圣，為什么會有如此神奇的魔力呢？接下來，我們一起揭下它的面紗，一睹真容！

>>> d = Data('fasionchan.com')

# weakref.ref 是一個內(nèi)置類型對象
>>> from weakref import ref
>>> ref
<class 'weakref'>

# 調(diào)用weakref.ref類型對象，創(chuàng)建了一個弱引用實例對象
>>> r = ref(d)
>>> r
<weakref at 0x1008d5b80; to 'Data' at 0x100873d60>

經(jīng)過前面章節(jié)，我們對閱讀內(nèi)建對象源碼已經(jīng)輕車熟路了，相關(guān)源碼文件如下：

• Include/weakrefobject.h 頭文件包含對象結(jié)構(gòu)體和一些宏定義；
• Objects/weakrefobject.c 源文件包含弱引用類型對象及其方法定義；

我們先扒一扒弱引用對象的字段結(jié)構(gòu)，定義于 Include/weakrefobject.h 頭文件中的第 10-41 行：

typedef struct _PyWeakReference PyWeakReference;

/* PyWeakReference is the base struct for the Python ReferenceType, ProxyType,
 * and CallableProxyType.
 */
#ifndef Py_LIMITED_API
struct _PyWeakReference {
    PyObject_HEAD

    /* The object to which this is a weak reference, or Py_None if none.
     * Note that this is a stealth reference:  wr_object's refcount is
     * not incremented to reflect this pointer.
     */
    PyObject *wr_object;

    /* A callable to invoke when wr_object dies, or NULL if none. */
    PyObject *wr_callback;

    /* A cache for wr_object's hash code.  As usual for hashes, this is -1
     * if the hash code isn't known yet.
     */
    Py_hash_t hash;

    /* If wr_object is weakly referenced, wr_object has a doubly-linked NULL-
     * terminated list of weak references to it.  These are the list pointers.
     * If wr_object goes away, wr_object is set to Py_None, and these pointers
     * have no meaning then.
     */
    PyWeakReference *wr_prev;
    PyWeakReference *wr_next;
};
#endif

由此可見，PyWeakReference 結(jié)構(gòu)體便是弱引用對象的肉身。它是一個定長對象，除固定頭部外還有 5 個字段：

• wr_object ，對象指針，指向被引用對象，弱引用根據(jù)該字段可以找到被引用對象，但不會產(chǎn)生引用；
• wr_callback ，指向一個可調(diào)用對象，當被引用的對象銷毀時將被調(diào)用；
• hash ，緩存被引用對象的哈希值；
• wr_prev 和 wr_next 分別是前后向指針，用于將弱引用對象組織成雙向鏈表；

結(jié)合代碼中的注釋，我們知道：

• 弱引用對象通過 wr_object 字段關(guān)聯(lián)被引用的對象，如上圖虛線箭頭所示；
• 一個對象可以同時被多個弱引用對象關(guān)聯(lián)，圖中的 Data 實例對象被兩個弱引用對象關(guān)聯(lián)；
• 所有關(guān)聯(lián)同一個對象的弱引用，被組織成一個雙向鏈表，鏈表頭保存在被引用對象中，如上圖實線箭頭所示；
• 當一個對象被銷毀后，Python 將遍歷它的弱引用鏈表，逐一處理：
• • 將 wr_object 字段設(shè)為 None ，弱引用對象再被調(diào)用將返回 None ，調(diào)用者便知道對象已經(jīng)被銷毀了；
  • 執(zhí)行回調(diào)函數(shù) wr_callback （如有）；

由此可見，弱引用的工作原理其實就是設(shè)計模式中的 觀察者模式（ Observer ）。當對象被銷毀，它的所有弱引用對象都得到通知，并被妥善處理。

實現(xiàn)細節(jié)

掌握弱引用的基本原理，足以讓我們將其用好。如果您對源碼感興趣，還可以再深入研究它的一些實現(xiàn)細節(jié)。

前面我們提到，對同一對象的所有弱引用，被組織成一個雙向鏈表，鏈表頭保存在對象中。由于能夠創(chuàng)建弱引用的對象類型是多種多樣的，很難由一個固定的結(jié)構(gòu)體來表示。因此，Python 在類型對象中提供一個字段 tp_weaklistoffset ，記錄弱引用鏈表頭指針在實例對象中的偏移量。

由此一來，對于任意對象 o ，我們只需通過 ob_type 字段找到它的類型對象 t ，再根據(jù) t 中的 tp_weaklistoffset 字段即可找到對象 o 的弱引用鏈表頭。

Python 在 Include/objimpl.h 頭文件中提供了兩個宏定義：

/* Test if a type supports weak references */
#define PyType_SUPPORTS_WEAKREFS(t) ((t)->tp_weaklistoffset > 0)

#define PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR(o) \
    ((PyObject **) (((char *) (o)) + Py_TYPE(o)->tp_weaklistoffset))

• PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 用于判斷類型對象是否支持弱引用，僅當 tp_weaklistoffset 大于零才支持弱引用，內(nèi)置對象 list 等都不支持弱引用；
• PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR 用于取出一個對象的弱引用鏈表頭，它先通過 Py_TYPE 宏找到類型對象 t ，再找通過 tp_weaklistoffset 字段確定偏移量，最后與對象地址相加即可得到鏈表頭字段的地址；

我們創(chuàng)建弱引用時，需要調(diào)用弱引用類型對象 weakref 并將被引用對象 d 作為參數(shù)傳進去。弱引用類型對象 weakref 是所有弱引用實例對象的類型，是一個全局唯一的類型對象，定義在 Objects/weakrefobject.c 中，即：_PyWeakref_RefType（第 350 行）。

根據(jù)對象模型中學到的知識，Python 調(diào)用一個對象時，執(zhí)行的是其類型對象中的 tp_call 函數(shù)。因此，調(diào)用弱引用類型對象 weakref 時，執(zhí)行的是 weakref 的類型對象，也就是 type 的 tp_call 函數(shù)。tp_call 函數(shù)則回過頭來調(diào)用 weakref 的 tp_new 和 tp_init 函數(shù)，其中 tp_new 為實例對象分配內(nèi)存，而 tp_init 則負責初始化實例對象。

回到 Objects/weakrefobject.c 源文件，可以看到 PyWeakref_RefType 的 tp_new 字段被初始化成 *weakref___new_*  （第 276 行）。該函數(shù)的主要處理邏輯如下：

• 解析參數(shù)，得到被引用的對象（第 282 行）；
• 調(diào)用 PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 宏判斷被引用的對象是否支持弱引用，不支持就拋異常（第 286 行）；
• 調(diào)用 GET_WEAKREFS_LISTPTR 行取出對象的弱引用鏈表頭字段，為方便插入返回的是一個二級指針（第 294 行）；
• 調(diào)用 get_basic_refs 取出鏈表最前那個 callback 為空 基礎(chǔ)弱引用對象（如有，第 295 行）；
• 如果 callback 為空，而且對象存在 callback 為空的基礎(chǔ)弱引用，則復用該實例直接將其返回（第 296 行）；
• 如果不能復用，調(diào)用 tp_alloc 函數(shù)分配內(nèi)存、完成字段初始化，并插到對象的弱引用鏈表（第 309 行）；
• • 如果 callback 為空，直接將其插入到鏈表最前面，方便后續(xù)復用（見第 4 點）；
  • 如果 callback 非空，將其插到基礎(chǔ)弱引用對象（如有）之后，保證基礎(chǔ)弱引用位于鏈表頭，方便獲取；

當一個對象被回收后，tp_dealloc 函數(shù)將調(diào)用 PyObject_ClearWeakRefs 函數(shù)對它的弱引用進行清理。該函數(shù)取出對象的弱引用鏈表，然后逐個遍歷，清理 wr_object 字段并執(zhí)行 wr_callback 回調(diào)函數(shù)（如有）。具體細節(jié)不再展開，有興趣的話可以自行查閱 Objects/weakrefobject.c 中的源碼，位于 880 行。

好了，經(jīng)過本節(jié)學習，我們徹底掌握了弱引用相關(guān)知識。弱引用可以在不產(chǎn)生引用計數(shù)的前提下，對目標對象進行管理，常用于框架和中間件中。弱引用看起來很神奇，其實設(shè)計原理是非常簡單的觀察者模式。弱引用對象創(chuàng)建后便插到一個由目標對象維護的鏈表中，觀察（訂閱）對象的銷毀事件。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python中弱引用的神奇用法與原理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python弱引用用法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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