目录
  • 1、引用的概念
  • 2、对象的拷贝
    • 2.1 实例方法的引用
    • 2.2 类的特性装饰器
  • 3、类的名称修饰
    • 3.1 _单下划线开头的名称修饰
    • 3.2 _单下划线结尾的名称修饰
    • 3.3 __双下划线开头的名称修饰
    • 3.4 __name__双下划线开头和结尾的名称修饰
    • 3.5 单下划线
  • 4、python的最小空类

    1、引用的概念

    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

    • 不可变对象:immutable解释器为相同值维护尽量少的内存区域
    • 可变对象: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

    • 对象被创建
    • 对象被引用
    • 对象被作为函数或方法的参数
    • 对象被作为一个容器中的元素

    导致引用-1的情况一把也都4种

    • 对象被删除
    • 对象的名字呗赋予新的对象
    • 对象离开作用域
    • 对象所在容器被删除

    2、对象的拷贝

    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

    • 浅拷贝:仅仅复制最顶层对象的拷贝方式,默认拷贝方式
    • 深拷贝:迭代复制所有对象的拷贝方式

    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

    2.1 实例方法的引用

    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

    2.2 类的特性装饰器

    @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
    

    3、类的名称修饰

    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__
    • _

    3.1 _单下划线开头的名称修饰

    • 单下划线开头属性或者方法为类内部使用的约定,是pep8规定的一种约定
    • 只是约定,依然可以通过<对象名>.<属性名>方式访问
    • 在功能的上的不同是使用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

    3.2 _单下划线结尾的名称修饰

    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

    3.3 __双下划线开头的名称修饰

    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

    3.4 __name__双下划线开头和结尾的名称修饰

    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

    3.5 单下划线

    单下划线仅仅是一个无关紧要的名字吗,没有特殊功能

    4、python的最小空类

    作用:

    类是一个命名空间,最小空类可以当做命名空间使用

    • 最小空类可以辅助存储和使用
    • 动态增加属性是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
    

    到此这篇关于python面向对象编程之类的引用的文章就介绍到这了,更多相关python类的引用内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com!