Python-可变对象-动态类型-引用传递-深拷贝

终于写完了这篇文章~

之前总觉得这里牵扯范围太多，一堆概念搅在一起，不好梳理，但这次借助之前留下的“可变对象、不可变对象”成功地把这一串都清了出来~

这次主要还是想讲引用的问题，但是各种前置概念比较多，大家就顺着看下去吧~

本篇文章涉及内容:

可变对象、不可变对象

python赋值逻辑: 动态类型

Python引用传递

深拷贝，浅拷贝

可变对象、不可变对象

这个概念可能平时不会去注意，但是不搞清楚的话，真的会对很多细节上的代码逻辑一脸懵逼

可变对象（mutable object）: 对象创建后可以被改变，并且不需要重新开辟内存

不可变对象（immutable object）: 对象被创建后不可改变，如要非要“改变”则只能重新开辟内存，创建新的对象

这里给个文档，是 MutableSequence, MutableSet, MutableMapping:

https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.MutableSequence

这个文档是collections.abc里的，abc是 Abstract Base Classes，是很多内置容器的抽象基类，同时也可以提供mix-in使用方式

常见的不可变对象: int, float, long, str, unicode, tuple, function

常见的不可变对象: list, dict, set，代码上看就是，一般会实现 , ， 等方法

举例来说，str是不可变对象，改变其内容后，其id发生了变化，而list是可变对象，改变其内容后，其id不变

python的赋值逻辑: 动态类型

首先我们知道python里一切皆对象，在做赋值操作时，就是让变量指向对象的内存地址。这里给出三个概念: 变量，对象，引用

对象，就是会占据内存的东西，是有类型的，可以用内置函数type来看

变量，可以理解为在命名空间里注册的一个值，它是没有类型的，纯粹是一个方便我们使用的东西

引用，就是“变量指向对象”这个操作，一个变量只能指向一个对象，但一个对象可以被多个变量指。每个对象会有一个“引用计数器”，用来记录有多少个变量指向了它，当这个数变为0时，此对象会被gc回收，其所占据的内存空间会被释放

动态类型(dynamic typing)是什么意思呢，就是说python里的对象和变量是完全分开的，对象归内存，变量归命名空间，他们之间只会通过引用连接。

我们知道Java里声明变量时必须要指定其类型，python的“动态类型”这个名字的意思就是，变量是不需要“声明类型”的，变量也没有类型。比如一个变量一开始指向str，一会又指向list，一会又指向int，变量所指的对象代表的类型是不固定的，是动态的，这就叫做“动态类型”

对于不可变对象来说， 这个操作分三部分:

创建 这个对象

在各个命名空间里按顺序找 这个变量名，如果没有就在locals里创建

让 指向 ，此时 这个变量的被引用数从0变成1

这里是让a指向 的内存地址，而 等价于 ，也就是新创建了一个对象，内容是 ，然后让a指向这个新的地址（这里a就是一个引用）。这时，对之前的 这个对象来说，没有任何变量指向它，好可怜的，他的引用计数器归零了，立刻就会被python的gc给回收掉了

对于可变对象来说， 这个操作分四部分(顺序是我猜的，没有验证):

创建一个空list，并分配空间

创建 这三个对象，并将其引用加入list，注意加的是引用（这里忽略小数据常量池的影响）

在各个命名空间里按顺序查找 这个变量名，如果没有就在locals里创建

让b指向这个list

它与不可变对象的区别在于，当向list里添加元素的时候，list本身的地址是不变的，只是在list对应对象的内存空间里，多增加了一个新增元素的引用

动态类型，是往下继续理解的基础

python参数传递

先说结论: python的参数传递，全是引用传递，没有所谓的“值传递”

为什么呢？很好理解啊，因为变量存的都是引用，根本没有值，根本谈不上值传递。

那么为什么很多时候看起来很像值传递呢？因为看上去像值传递的都是不可变对象，因为不可以修改，所以表现形式类似于值传递，看代码:

这其实是这种情况: 多个变量指向同一个对象，即一个对象有多个引用

的时候，因为字符串是不可变对象，所以d会指向一个新的对象， 的引用计数器从2变回1，但c和d指向的完全不是同一个对象了

时，是在f对应的对象里，增加字符串 的对象的引用。而f和e指向的都是同一个对象，自然输出e的时候，也会带有对f的修改

调用函数时的参数传递，跟上面是一致的:

我们可以看到，h里的值已经被改变了~

这就是py2实现py3里 字段的重要方式，这个方式虽然不太好看，但真的是py2让外界获取闭包里的信息的常规操作，可以不用，但一定要明白

同时这样也是昨天的

Python内置模块-itertools（开一个新坑）

文章最后提出的几个问题中，第三个问题的答案: 因为对可变对象而言，对其内部数据的修改在所有引用上都可以看到效果，无论命名空间如何

深拷贝，浅拷贝

这里说的深拷贝和浅拷贝，指的是内置 模块的 和 两个函数

给一个别人的图文并茂版，这里还有不同数据类型在内存中的存储方式:

http://www.cnblogs.com/adc8868/p/5647501.html

浅拷贝的作用是，复制传入的变量指向的这个对象。这里需要注意的是，如果这是个可变对象，那么复制时会同时复制这个对象里直接存储的所有引用信息(没错是直接复制了引用，而非实际内容)，因为复制的是直接存储的引用，因此这个列表里直接存储的各个对象不会被复制，只是都会增加一次引用次数。如代码，可以看到最外层id变了，但内部都仍然是一样的。

深拷贝的作用是，不但复制当前对象，还会递归进去把里面所有的对象都尝试复制一遍，这也是我们常规意义上理解的“复制”

如下面代码， 可以获取x的被引用次数，但调用这个方法的同时也会引用一次，所以最后的结果里-1就是我们想要的数据。可以看到，浅拷贝后，内部数据的id没变，但列表直接数据的第一层的引用数增加了1，而且更内层引用数没变。深拷贝后则是id全变，引用数也变成了正常的1。符合刚才的理解。

引用传递这件事，到这里也差不多就结束了，后面再有就要看gc相关的内容了，这次内容比较多，有什么地方不清楚的留言或者私信我就好~

来源：方禾黎，给我十万加急赶图的妹妹