Python析构函数

Python0276

Python析构函数,第1张

Python中有两个特殊的方法, 一个是构造函数 init , 另一个是析构函数 del ,统称为魔术方法。

构造函数 init ,创建实例对象之后Python会自动执行此方法,把初始化的属性特点放到实例对象里。

构造函数是创建并初始对象属性,那么对象使用完成后,系统是怎么处理这些呢?

这个时候,Python引入了销毁对象功能的析构函数 del ()

析构函数 del 是对象没有被引用时会触发垃圾回收机制,进行内存释放.

python 内置的 del 方法称为析构方法。用于实现对象被销毁时所需的操作。

常见的应用常见如:

析构方法 del ()是可选的,如果不提供,则Python 会在后台提供默认析构函数

如果要显式的调用析构函数,可以使用del关键字: del obj

析构方法的作用是销毁对象的,在python中采用垃圾回收机制。

Python垃圾回收机制核心思想是:

详细说明:

我们主动删除对象调用del 对象程序运行结束后,python也会自动进行删除其他的对象。

注意:

如果我们重写子类的 del () 方法(父类为非 object 的类),则必须显式调用父类的 del () 方法,这样才能保证在回收子类对象时,其占用的资源(可能包含继承自父类的部分资源)能被彻底释放

我们本期学习了Python内置函数析构函数,用于没有被引用的对象进行回收处理,一般情况下,我们不用刻意去调用,python内部会对进行触发。

以上是本期内容,欢迎大佬们评论区指正,下期见~

众所周知,Python是一门面向对象的语言,在Python无论是数值、字符串、函数亦或是类型、类,都是对象。

对象是在 堆 上分配的结构,我们定义的所有变量、函数等,都存储于堆内存,而变量名、函数名则是一个存储于 栈 中、指向堆中具体结构的引用。

要想深入学习Python,首先需要知道Python对象的定义。

我们通常说的Python都是指CPython,底层由C语言实现,源码地址: cpython [GitHub]

Python对象的定义位于 Include/object.h ,是一个名为 PyObject 的结构体:

Python中的所有对象都继承自PyObejct,PyObject包含一个用于垃圾回收的双向链表,一个引用计数变量 ob_refcnt 和 一个类型对象指针 ob_type

从PyObejct的注释中,我们可以看到这样一句:每个指向 可变大小Python对象 的指针也可以转换为 PyVarObject* (可变大小的Python对象会在下文中解释)。 PyVarObejct 就是在PyObject的基础上多了一个 ob_size 字段,用于存储元素个数:

在PyObject结构中,还有一个类型对象指针 ob_type ,用于表示Python对象是什么类型,定义Python对象类型的是一个 PyTypeObject 接口体

实际定义是位于 Include/cpython/object.h 的 _typeobject :

在这个类型对象中,不仅包含了对象的类型,还包含了如分配内存大小、对象标准操作等信息,主要分为:

以Python中的 int类型 为例,int类型对象的定义如下:

从PyObject的定义中我们知道,每个对象的 ob_type 都要指向一个具体的类型对象,比如一个数值型对象 100 ,它的ob_type会指向 int类型对象PyLong_Type 。

PyTypeObject结构体第一行是一个PyObject_VAR_HEAD宏,查看宏定义可知PyTypeObject是一个变长对象

也就是说,归根结底 类型对象也是一个对象 ,也有ob_type属性,那 PyLong_Type 的 ob_type 是什么呢?

回到PyLong_Type的定义,第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) ,查看对应的宏定义

由以上关系可以知道, PyVarObject_HEAD_INIT(&PyType_Type, 0) = { { _PyObject_EXTRA_INIT 1, &PyType_Type } 0} ,将其代入 PyObject_VAR_HEAD ,得到一个变长对象:

这样看就很明确了,PyLong_Type的类型就是PyType_Typ,同理可知, Python类型对象的类型就是PyType_Type ,而 PyType_Type对象的类型是它本身

从上述内容中,我们知道了对象和对象类型的定义,那么根据定义,对象可以有以下两种分类

Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject ,因此,根据对象大小是否可变的区别,Python对象可以划分为 可变对象(变长对象) 和 不可变对象(定长对象)

原本的对象a大小并没有改变,只是s引用的对象改变了。这里的对象a、对象b就是定长对象

可以看到,变量l仍然指向对象a,只是对象a的内容发生了改变,数据量变大了。这里的对象a就是变长对象

由于存在以上特性,所以使用这两种对象还会带来一种区别:

声明 s2 = s ,修改s的值: s = 'new string' ,s2的值不会一起改变,因为只是s指向了一个新的对象,s2指向的旧对象的值并没有发生改变

声明 l2 = l ,修改l的值: l.append(6) ,此时l2的值会一起改变,因为l和l2指向的是同一个对象,而该对象的内容被l修改了

此外,对于 字符串 对象,Python还有一套内存复用机制,如果两个字符串变量值相同,那它们将共用同一个对象:

对于 数值型 对象,Python会默认创建0~2 8 以内的整数对象,也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的:

按照Python数据类型,对象可分为以下几类:

Python创建对象有两种方式,泛型API和和类型相关的API

这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名,可以应用在任意Python对象上,如:

使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象:

这类API通常只能作用于一种类型的对象上,如:

使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象:

在我们使用Python声明变量的时候,并不需要为变量指派类型,在给变量赋值的时候,可以赋值任意类型数据,如:

从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了,Python创建对象时,会分配内存进行初始化,然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象,所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject* ,这个指针所指向的对象类型是不固定的,只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断,而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制

Python在管理维护对象时,通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁,Python中所有事物都是对象,所有对象都有引用计数 ob_refcnt 。

当一个对象的引用计数减少到0之后,Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源。

但这并不意味着最终一定会释放内存空间,因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率,因此Python中采用了内存对象池的技术,是的对象释放的空间会还给内存池,而不是直接释放,后续需要申请空间时,优先从内存对象池中获取。

引用计数,这是 Python 的垃圾回收策略。补充一下。

解释器(也就是你说的 Shell)负责跟踪对象的引用计数,垃圾收集器负责释放内存。

如何释放?可以通过销毁对象的引用,使引用计数减少至 0。假设 x = 3,以下情况会使 3 这个整型对象的引用计数减少;

函数运行结束,所有局部变量都被销毁,对象的引用计数也就随之减少。例如 foo(x) 运行结束,x 被销毁;当变量被赋值给另一个对象

时,原对象的引用计数也会减少。例如 x = 4,这时候 3 这个对象的引用计数就减 1 了;

使用 del 删除一个变量也会导致对象引用减少。例如 del x;

对象从集合对象中移除。例如 lst.remove(x);

包含对象的集合对象被销毁。例如 del lst;

这些操作都可能使对象变成垃圾回收对象,由垃圾收集器负责收集,当然垃圾收集器也负责处理循环引用对象。

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