给妹子讲python-S01E10动态类型与共享引用

简介:

【妹子说】这段时间以来,我一直有个疑问,C语言中可以看到int a = 1这种表达,可是python中怎么没见到这些?

回答这个问题,就得谈谈python中的对象引用机制和动态类型。

的确,python使用变量的时候都没有声明变量的类型,这一点和C语言不同。但是,变量还可以工作,因为在python中类型是在运行的过程中自动决定的,而不是通过代码声明的,这意味着没有必要事先声明变量。

在python中,我们要明确一个概念:变量名和对象是划分开的,变量名永远没有任何关联的类型信息,类型是和对象关联的,而不存在于变量名中。一个变量名当第一次被赋值的时候被创建,而当新的赋值表达式出现时,他会马上被当前新引用的对象所代替。这就是python所谓的动态类型机制。具体看一个例子:



a = 'abcde'

print(a)

a = [1,2,3,4,5]

print(a)





abcde

[1, 2, 3, 4, 5]

结合上面这个简单的例子,我们再来从头仔细理一理:

1、创建了一个字符串对象’abcde’,然后创建了一个变量a,将变量a和字符串对象 ‘abcde’相连接,

2、之后又创建了一个列表对象[1,2,3,4,5],然后又将他和a相连接。

这种从变量到对象的连接,我们称之为引用,以内存中的指针形式实现。因此直白的说,在内部,变量事实上是到对象内存空间的一个指针,而且指向的对象可以随着程序赋值语句而不断变化。

总结一下:变量名没有类型,只有对象才有类型,变量只是引用了不同类型的对象而已。每一个对象都包含了两个头部信息,一个是类型标志符,标识这个对象的类型,以及一个引用的计数器,用来表示这个对象被多少个变量名所引用,如果此时没有变量引用他,那么就可以回收这个对象。

基于上面谈到的引用机制,我们再说说Python的垃圾收集机制。

还是上面那个例子,每当一个变量名被赋予了一个新的对象,那么之前的那个对象占用的空间就会被回收,前提是如果他没有被其他变量名或者对象引用。这种自动回收对象空间的机制叫做垃圾收集机制。

即当a被赋值给列表对象[1,2,3,4,5]时,字符串对象的内存空间就被自动回收(前提是如果他没有被别的变量引用)

具体的内部机制是这样的:python在每个对象中保存了一个计数器,计数器记录了当前指向该对象的引用的数目。一旦这个计数器被设置为0,这个对象的内存空间就会自动回收。当a被赋值给列表对象后,原来的字符串对象‘abcde’的引用计数器就会变为0,导致他的空间被回收。这就使得我们不必像C++那样需要专门编写释放内存空间的代码了

【妹子说】那再说说共享引用的内容吧:

如下所示,多个变量名引用了同一个对象,称为共享引用:

a = 'abcde'

b = a

print(a)

print(b)





abcde

abcde

此时字符串对象’abcde’的引用计数是2,我们进一步往下看如果我们此时对变量a重新赋值呢?

a = 'abcde'

b = a

a = [1,2,3,4]

print(a)

print(b)





[1, 2, 3, 4]

Abcde

结果是显而易见的,变量a变成了列表对象的引用,而变量b依然是字符串对象’abcde’的引用,并且字符串对象的引用计数为由2变为1.

如果此时再对b进行重新赋值,字符串对象‘abcde’的引用计数就会变为0,然后这个对象就被垃圾回收了。


原文发布时间为:2018-08-12

本文作者:给妹子讲python

本文来自云栖社区合作伙伴“Python爱好者社区”,了解相关信息可以关注“Python爱好者社区”。

相关文章
|
2月前
|
存储 JavaScript Java
(Python基础)新时代语言!一起学习Python吧!(四):dict字典和set类型;切片类型、列表生成式;map和reduce迭代器;filter过滤函数、sorted排序函数;lambda函数
dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。 我们可以通过声明JS对象一样的方式声明dict
209 1
|
3月前
|
IDE 开发工具 开发者
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
Python类型注解:提升代码可读性与健壮性
285 102
|
8月前
|
索引 Python
Python的变量和简单类型
本文介绍了Python中变量命名规则、常用变量类型及字符串操作。变量命名需遵循字母、数字和下划线组合,不能以数字开头且不可与关键字冲突。字符串支持单引号、双引号或三引号定义,涵盖基本输出、转义字符、索引、拼接等操作。此外,还详细解析了字符串方法如`islower()`、`upper()`、`count()`等,帮助理解字符串处理技巧。
230 15
|
4月前
|
安全 JavaScript Java
Python中None与NoneType的真相:从单例对象到类型系统的深度解析
本文通过10个真实场景,深入解析Python中表示“空值”的None与NoneType。从单例模式、函数返回值,到类型注解、性能优化,全面揭示None在语言设计与实际编程中的核心作用,帮助开发者正确高效地处理“无值”状态,写出更健壮、清晰的Python代码。
471 3
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
解锁文件共享软件背后基于 Python 的二叉搜索树算法密码
文件共享软件在数字化时代扮演着连接全球用户、促进知识与数据交流的重要角色。二叉搜索树作为一种高效的数据结构,通过有序存储和快速检索文件,极大提升了文件共享平台的性能。它依据文件名或时间戳等关键属性排序,支持高效插入、删除和查找操作,显著优化用户体验。本文还展示了用Python实现的简单二叉搜索树代码,帮助理解其工作原理,并展望了该算法在分布式计算和机器学习领域的未来应用前景。
|
4月前
|
缓存 数据可视化 Linux
Python文件/目录比较实战:排除特定类型的实用技巧
本文通过四个实战案例,详解如何使用Python比较目录差异并灵活排除特定文件,涵盖基础比较、大文件处理、跨平台适配与可视化报告生成,助力开发者高效完成目录同步与数据校验任务。
177 0
|
4月前
|
IDE API 开发工具
Python类型注解:让代码“开口说话”的隐形助手
Python类型注解为动态语言增添类型信息,提升代码可读性与健壮性。通过变量、函数参数及返回值的类型标注,配合工具如mypy、IDE智能提示,可提前发现类型错误,降低调试与协作成本。本文详解类型注解的实战技巧、生态支持及最佳实践,助你写出更高质量的Python代码。
222 0
|
7月前
|
Python
Python技术解析:了解数字类型及数据类型转换的方法。
在Python的世界里,数字并不只是简单的数学符号,他们更多的是一种生动有趣的语言,用来表达我们的思维和创意。希望你从这个小小的讲解中学到了有趣的内容,用Python的魔法揭示数字的奥秘。
177 26
|
7月前
|
人工智能 安全 IDE
Python 的类型安全是如何实现的?
本文探讨了 Python 的类型安全实现方式。从 3.5 版本起,Python 引入类型提示(Type Hints),结合静态检查工具(如 mypy)和运行时验证库(如 pydantic),增强类型安全性。类型提示仅用于开发阶段的静态分析,不影响运行时行为,支持渐进式类型化,保留动态语言灵活性。泛型机制进一步提升通用代码的类型安全性。总结而言,Python 的类型系统是动态且可选的,兼顾灵活性与安全性,符合“显式优于隐式”的设计哲学。
164 2
|
9月前
|
Rust JavaScript 前端开发
[oeasy]python075_什么是_动态类型_静态类型_强类型_弱类型_编译_运行
本文探讨了编程语言中的动态类型与静态类型、强类型与弱类型的概念。通过实例分析,如Python允许变量类型动态变化(如`age`从整型变为字符串),而C语言一旦声明变量类型则不可更改,体现了动态与静态类型的差异。此外,文章还对比了强类型(如Python,不允许隐式类型转换)和弱类型(如JavaScript,支持自动类型转换)的特点。最后总结指出,Python属于动态类型、强类型语言,对初学者友好但需注意类型混淆,并预告下期内容及提供学习资源链接。
264 21

推荐镜像

更多