1、引用的概念
引用 (Reference)是對象的指針
引用是內存中真實對象的指針，表示為變量名或者內存地址
每個對象存在至少一個引用，id()函數用于獲得引用
在傳遞參數和賦值時，Python傳遞對象的引用，而不是復制對象
示例代碼:
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list1 = [1, 2, 3, 4]list2 = list1print(id(list1)) # 2044656837192print(id(list2)) # 2044656837192# 因為list1是類的實例化，list2引用的是list1，兩個都是引用的最基礎的object類，所以兩個的結果是一樣的 |
Python內部機制對引用的處理
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不可變對象：
immutable解釋器為相同值維護盡量少的內存區域 -
可變對象：
mutable解釋器為每個對象維護不同內存區域
示例代碼：
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text1 = "一碗周"text2 = text1text3 = "一碗周"text4 = "一碗"text5 = "周"text6 = text4 + text5print(id(text1)) # 1616972638288print(id(text2)) # 1616972638288print(id(text3)) # 1616972638288print(id(text4)) # 1616973621272print(id(text5)) # 1616973578032print(id(text6)) # 1616974246288 |
因為text1和2是引用的一個字符串，所以內存地址是一樣的；因為Python解釋器會大可能的節省內存空間，所以當不可變類型的值一樣時，Python會將其自動的引用一個地址空間，來達到節省空間的目的，所以text1/2/3的地址空間是一致的；Python解釋器并不會對計算出來的結果來進行地址空間的優化，就算兩個的值是一樣的，Python解釋器也會為新計算出來的結果來開辟一個新的地址空間
示例代碼：
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list1 = []list2 = []list3 = []print(id(list1)) # 3204114440776print(id(list2)) # 3204114440840print(id(list3)) # 3204115873544 |
每個可變對象都有自己獨立的地址空間，并不復用地址空間
導致引用被+1的情況一般都4種
- 對象被創建
- 對象被引用
- 對象被作為函數或方法的參數
- 對象被作為一個容器中的元素
導致引用-1的情況一把也都4種
- 對象被刪除
- 對象的名字唄賦予新的對象
- 對象離開作用域
- 對象所在容器被刪除
2、對象的拷貝
拷貝是復制一個對象為新對象，內存空間有”變化“，拷貝分為淺拷貝和深拷貝
- 淺拷貝：僅僅復制最頂層對象的拷貝方式，默認拷貝方式
- 深拷貝：迭代復制所有對象的拷貝方式
示例代碼（淺拷貝1）
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list1 = ["甜甜", [1, 2, 3]]list2 = list1.copy() # 使用copy方法復制list3 = list1[:] # 使用切片復制list4 = list(list1) # 使用生成列表方式復制for ch in [list1, list2, list3, list4]: for i in ch: print(i, id(i), "\t", end="") # 打印列表的沒一項和id print(ch, id(ch)) # 打印每個列表和id '''---輸出結果---一碗周 2905817180184 [1, 2, 3] 2905787490888 ['一碗周', [1, 2, 3]] 2905787490952一碗周 2905817180184 [1, 2, 3] 2905787490888 ['一碗周', [1, 2, 3]] 2905817092488一碗周 2905817180184 [1, 2, 3] 2905787490888 ['一碗周', [1, 2, 3]] 2905817137800一碗周 2905817180184 [1, 2, 3] 2905787490888 ['一碗周', [1, 2, 3]] 2905817771656''' |
淺拷貝只是拷貝的列表這一層的內存空間，里面的元素的內存空間不會被拷貝
示例代碼（淺拷貝2）
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list1 = ["一碗周", [1, 2, 3]]list2 = list1.copy() # 使用copy方法復制list3 = list1[:] # 使用切片復制list4 = list(list1) # 使用生成列表方式復制list4[1].append(4)print(list1)print(list2)print(list3)print(list4)'''--輸出結果--['一碗周', [1, 2, 3, 4]]['一碗周', [1, 2, 3, 4]]['一碗周', [1, 2, 3, 4]]['一碗周', [1, 2, 3, 4]]''' |
這里只對list4進行來數據的修改，但是所有的列表的內容都發生了；這是因為每個列表所引用的內容是一樣的，所以修改了1個四個會發生改變
深拷貝要采用copy庫里面的deepcopy()方法，迭代拷貝對象內層的各層次對象，完全新開辟內存空間建立對象以及對象下層的各種對象元素，深拷貝僅僅針對可變類別，不可變類型不許創建新對象
示例代碼
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import copy # 導入庫list1 = ["一碗周", [1, 2, 3]]list2 = copy.deepcopy(list1) # 使用copy庫的deepcopy方法復制for ch in [list1, list2]: for i in ch: print(i, id(i), "\t", end="") # 打印列表的沒一項和id print(ch, id(ch)) # 打印每個列表和id'''---輸出結果---一碗周 2190823984184 [1, 2, 3] 2190853845832 ['一碗周', [1, 2, 3]] 2190853766728一碗周 2190823984184 [1, 2, 3] 2190853961544 ['一碗周', [1, 2, 3]] 2190853961480''' |
因為“甜甜”字符串屬于不可變類型，所以其地址空間不會發生改變，剩下的地址空間都發生了改變
2.1 實例方法的引用
實例方法也是一種引用，就是對象本身的引用，當方法被引用時，方法（即函數）將產生一個對象：方法對象
2.2 類的特性裝飾器
@property裝飾器可以把方法改變成對外可見的”屬性“，在類內部表現為方法，在外邊表現為屬性
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class TestClass: def __init__(self, name): self.name = name @property # 將方法轉換為屬性 def age(self): return self.__age @age.setter # 為屬性進行賦值操作 def age(self, value): if value < 0 or value > 110: value = 19 self.__age = valuett = TestClass("一碗周")bb = TestClass("一碗粥")tt.age = 18bb.age = -19print(tt.age) # 18print(bb.age) # 19 |
3、類的名稱修飾
名稱修飾 (Name Mangling)是類中名稱的轉換約定，Python可以通過名稱修飾來完成一些重要功能，在Python中采用下劃線_來進行名稱修飾，分為5種情況，
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_name -
name_ -
__name -
__name__ -
_
3.1 _單下劃線開頭的名稱修飾
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單下劃線開頭屬性或者方法為類內部使用的約定，是
PEP8規定的一種約定 - 只是約定，依然可以通過<對象名>.<屬性名>方式訪問
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在功能的上的不同是使用
from XX import*時不會導入單下劃線開頭的屬性或者方法
示例代碼
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class TestClass: def __init__(self, name): self._name = name # 約定在內部使用tt = TestClass("一碗周")print(tt._name) # 一碗周 |
雖然約定在內部使用，但是依然可以被訪問
3.2 _單下劃線結尾的名稱修飾
單下劃線結尾的屬性或者方法是避免與保留字或已有命名沖突，這也是PEP8規定的，這僅僅是一個約定，沒有任何對應的功能
3.3 __雙下劃線開頭的名稱修飾
雙下劃線開頭屬性或者方法將被解釋器修改名稱，避免命名沖突，這不是一個約定，而是功能性的， _nama會被修改為_<類名>__name的形式，來實現私有屬性、私有方法；這是一種類的名稱修飾，間接的來當做私有屬性或者私有方法
3.4 __name__雙下劃線開頭和結尾的名稱修飾
雙下劃線開頭和結尾的屬性或方法沒有任何特殊功能，名字不能被修改，部分名稱是保留屬性或者保留方法
3.5 單下劃線
單下劃線僅僅是一個無關緊要的名字嗎，沒有特殊功能
4、Python的最小空類
作用：
類是一個命名空間，最小空類可以當做命名空間使用
- 最小空類可以輔助存儲和使用
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動態增加屬性是
Python類的一個特點
示例代碼：
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class TestClass: passa = TestClassa.text = "一碗周"print(a.text) # 一碗周# 可以動態增加屬性來達到存儲信息的目的 |
到此這篇關于Python面向對象編程之類的引用的文章就介紹到這了,更多相關Python類的引用內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家！
原文鏈接：https://juejin.cn/post/7023561803254726669
