时间：2022-05-20 09:40:48 | 栏目：Python代码 | 点击：次
引用 (Reference)是对象的指针
引用是内存中真实对象的指针，表示为变量名或者内存地址
每个对象存在至少一个引用，id()函数用于获得引用
在传递参数和赋值时，Python传递对象的引用，而不是复制对象
示例代码:
list1 = [1, 2, 3, 4] list2 = list1 print(id(list1)) # 2044656837192 print(id(list2)) # 2044656837192 # 因为list1是类的实例化，list2引用的是list1，两个都是引用的最基础的object类，所以两个的结果是一样的
Python内部机制对引用的处理
immutable解释器为相同值维护尽量少的内存区域mutable解释器为每个对象维护不同内存区域示例代码：
text1 = "一碗周" text2 = text1 text3 = "一碗周" text4 = "一碗" text5 = "周" text6 = text4 + text5 print(id(text1)) # 1616972638288 print(id(text2)) # 1616972638288 print(id(text3)) # 1616972638288 print(id(text4)) # 1616973621272 print(id(text5)) # 1616973578032 print(id(text6)) # 1616974246288
因为text1和2是引用的一个字符串，所以内存地址是一样的；因为Python解释器会大可能的节省内存空间，所以当不可变类型的值一样时，Python会将其自动的引用一个地址空间，来达到节省空间的目的，所以text1/2/3的地址空间是一致的；Python解释器并不会对计算出来的结果来进行地址空间的优化，就算两个的值是一样的，Python解释器也会为新计算出来的结果来开辟一个新的地址空间
示例代码：
list1 = [] list2 = [] list3 = [] print(id(list1)) # 3204114440776 print(id(list2)) # 3204114440840 print(id(list3)) # 3204115873544
每个可变对象都有自己独立的地址空间，并不复用地址空间
导致引用被+1的情况一般都4种
导致引用-1的情况一把也都4种
拷贝是复制一个对象为新对象，内存空间有”变化“，拷贝分为浅拷贝和深拷贝
示例代码（浅拷贝1）
list1 = ["甜甜", [1, 2, 3]]
list2 = list1.copy() # 使用copy方法复制
list3 = list1[:] # 使用切片复制
list4 = list(list1) # 使用生成列表方式复制
for ch in [list1, list2, list3, list4]:
for i in ch:
print(i, id(i), "\t", end="") # 打印列表的没一项和id
print(ch, id(ch)) # 打印每个列表和id
'''
---输出结果---
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
'''
浅拷贝只是拷贝的列表这一层的内存空间，里面的元素的内存空间不会被拷贝
示例代码（浅拷贝2）
list1 = ["一碗周", [1, 2, 3]] list2 = list1.copy() # 使用copy方法复制 list3 = list1[:] # 使用切片复制 list4 = list(list1) # 使用生成列表方式复制 list4[1].append(4) print(list1) print(list2) print(list3) print(list4) ''' --输出结果-- ['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]] '''
这里只对list4进行来数据的修改，但是所有的列表的内容都发生了；这是因为每个列表所引用的内容是一样的，所以修改了1个四个会发生改变
深拷贝要采用copy库里面的deepcopy()方法，迭代拷贝对象内层的各层次对象，完全新开辟内存空间建立对象以及对象下层的各种对象元素，深拷贝仅仅针对可变类别，不可变类型不许创建新对象
示例代码
import copy # 导入库
list1 = ["一碗周", [1, 2, 3]]
list2 = copy.deepcopy(list1) # 使用copy库的deepcopy方法复制
for ch in [list1, list2]:
for i in ch:
print(i, id(i), "\t", end="") # 打印列表的没一项和id
print(ch, id(ch)) # 打印每个列表和id
'''
---输出结果---
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
'''
因为“甜甜”字符串属于不可变类型，所以其地址空间不会发生改变，剩下的地址空间都发生了改变
实例方法也是一种引用，就是对象本身的引用，当方法被引用时，方法（即函数）将产生一个对象：方法对象
@property装饰器可以把方法改变成对外可见的”属性“，在类内部表现为方法，在外边表现为属性
示例代码
class TestClass:
def __init__(self, name):
self.name = name
@property # 将方法转换为属性
def age(self):
return self.__age
@age.setter # 为属性进行赋值操作
def age(self, value):
if value < 0 or value > 110:
value = 19
self.__age = value
tt = TestClass("一碗周")
bb = TestClass("一碗粥")
tt.age = 18
bb.age = -19
print(tt.age) # 18
print(bb.age) # 19
名称修饰 (Name Mangling)是类中名称的转换约定，Python可以通过名称修饰来完成一些重要功能，在Python中采用下划线_来进行名称修饰，分为5种情况，
_name
name_
__name
__name__
_PEP8规定的一种约定from XX import *时不会导入单下划线开头的属性或者方法示例代码
class TestClass:
def __init__(self, name):
self._name = name # 约定在内部使用
tt = TestClass("一碗周")
print(tt._name) # 一碗周
虽然约定在内部使用，但是依然可以被访问
单下划线结尾的属性或者方法是避免与保留字或已有命名冲突，这也是PEP8规定的，这仅仅是一个约定，没有任何对应的功能
双下划线开头属性或者方法将被解释器修改名称，避免命名冲突，这不是一个约定，而是功能性的， _nama会被修改为_<类名>__name的形式，来实现私有属性、私有方法；这是一种类的名称修饰，间接的来当做私有属性或者私有方法
双下划线开头和结尾的属性或方法没有任何特殊功能，名字不能被修改，部分名称是保留属性或者保留方法
单下划线仅仅是一个无关紧要的名字吗，没有特殊功能
作用：
类是一个命名空间，最小空类可以当做命名空间使用
Python类的一个特点示例代码：
class TestClass:
pass
a = TestClass
a.text = "一碗周"
print(a.text) # 一碗周
# 可以动态增加属性来达到存储信息的目的