背景

最近有一個業(yè)務場景需要用Python自行實現(xiàn)一個簡單的LRU cache，不可避免的接觸到了弱引用這一概念，這里記錄一下。

強引用

Python內(nèi)存回收由垃圾回收器自動管理，當一個對象的引用計數(shù)歸0時，其內(nèi)存就可能被回收掉，而引用計數(shù)器的數(shù)值其實就是代表有多少個強引用指向該對象，我們?nèi)粘懙腜ython代碼如果沒有使用到weakref模塊一般都只會涉及到強引用。
可以通過sys.getrefcount查看對象的引用計數(shù)，如以下代碼：

import sys
alist = [1, 2, 3] # alist引用計數(shù)=1
print(sys.getrefcount(alist)) # 包括getrefcount本身新增的強引用，輸出2
blist = alist
print(sys.getrefcount(alist)) # 新增blist強引用，輸出3
print(blist) # 輸出[1, 2, 3]
del blist
print(sys.getrefcount(alist)) # 刪除了blist，強引用-1， 輸出2

弱引用

與強引用相對，弱引用并不會影響對象的引用計數(shù)，也就是說其不影響對象是否被回收的判定，如以下代碼：

import sys
import weakref
class tlist(list): # list本身不支持弱引用，但其子類支持
    pass
alist = tlist([1, 2, 3]) # alist引用計數(shù)=1
print(sys.getrefcount(alist)) # 輸出2
bref = weakref.ref(alist) # bref為對alist對象的弱引用
print(bref()) # 返回弱引用對象，輸出： [1, 2, 3]
print(sys.getrefcount(alist)) # 由于弱引用不影響引用計數(shù)，依然輸出2
del alist # 刪除alist，對象引用計數(shù)變?yōu)?
print(bref()) # 由于bref指向的對象已無任何強引用，返回None

如上代碼所示弱引用不會影響對象的引用計數(shù)，亦即不會影響對象內(nèi)存的回收，但是這里碰到一個引人疑惑的點，就是Python中的基本數(shù)據(jù)類型對弱引用的支持分了三種情況。

基礎類型對于弱引用支持情況

基礎類型int、list、dict、tuple、str不支持弱引用，對其執(zhí)行弱引用會報錯：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-9daeb515714d> in <module>
----> 1 weakref.ref(alist)
TypeError: cannot create weak reference to 'list' object

可以通過__weakrefoffset__查看類型是否支持弱引用，該變量表示弱引用指針相對對象起始地址的偏移量，>0表示支持弱引用：

In [1]: int.__weakrefoffset__
Out[1]: 0
In [2]: str.__weakrefoffset__
Out[2]: 0
In [3]: tuple.__weakrefoffset__
Out[3]: 0
In [4]: list.__weakrefoffset__
Out[4]: 0
In [5]: dict.__weakrefoffset__
Out[5]: 0
In [6]: set.__weakrefoffset__
Out[6]: 192

官方文檔中介紹：

Several built-in types such as list and dict do not directly support weak references but can add support through subclassing:
CPython implementation detail: Other built-in types such as tuple and int do not support weak references even when subclassed.

總結(jié)基礎類型對弱引用的支持分為以下三種情況(for python3.8)：

• 對于list、dict、str本身不支持弱引用，但可以通過創(chuàng)建子類的方式對其進行弱引用
• 對于int、tuple本身及其子類均不支持弱引用
• set直接支持弱引用

這又是出于什么考慮？通過一番探究得出以下可能原因：

• 絕大部分場景下，基礎類型使用并不涉及到弱引用，所以基礎類型不支持弱引用可以有效避免相應的overhead。
• 弱引用添加于Python2.1，所以對于之后添加的類型（包括object、type、set等）默認都是支持弱引用的，除非有明確的理由不這么做。
• 對于list、dict、int、str、tuple這些2.1之前的基礎類型為了兼容性考慮均默認不支持弱引用，而set添加與2.3，因此其直接支持弱引用。
• int、str、tuple這些不可變對象，在CPython解釋器中會有特殊的處理邏輯:
  4.1 如[-5, 256]范圍的小整數(shù)池一開始就被創(chuàng)建好了，在程序的整個生命周期無論是否被實際引用都不會被回收。
  4.2 又如對于同一個compilation unit的tuple對象，如果取值相同，編譯器會將獨立的多個相同的tuple對象處理為指向同一個對象的多個強引用。
  在這些情況下使用弱引用并沒有什么明顯的好處，反而額外引入了overhead，綜合考慮直接對其不支持弱引用。
• 出于CPython的具體實現(xiàn)細節(jié)，對于int、tuple的子類也不支持弱引用。

到此這篇關(guān)于淺析Python中的弱引用與基礎類型支持情況的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python弱引用內(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！

最新評論