Python一切皆是对象，但这和内存管理有什么关系？

Python的内存管理机制

对于工程师而言，内存管理机制非常重要，是绕不过去的一环。如果你是Java工程师，面试的时候一定会问JVM。C++工程师也一定会问内存泄漏，同样我们想要深入学习Python，内存管理机制也是绕不过去的一环。

不过好在Python的内存管理机制相对来说比较简单，我们也不用特别深入其中的细节，简单做个了解即可。

Python内存管理机制的核心就是引用计数，在Python当中一切都是对象，对象通过引用来使用。

我们看到的是变量名，但是变量名指向了内存当中的一块对象。这种关系在Python当中称为引用，我们通过引用来操作对象。所以根据这点，引用计数很好理解，也就是说我们会对每一个对象进行统计所有指向它的指针的数量。如果一个对象引用计数为0，那么说明它没有任何引用指向它，也就是说它已经没有在使用了，这个时候，Python就会将这块内存收回。

简单来说引用计数原理就是这些，但我们稍微深入一点，来简单看看哪些场景会引起对象引用的变化。

引用计数的变化显然只有两种，一种是增加，一种是减少，这两种场景都只有4种情况。我们先来看下增加的情况：

1. 首先是初始化，最简单的就是我们用
   赋值操作给一个变量赋值。举个例子：

n = 123
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这就是最简单的初始化操作，虽然123在我们来看是一个常数，但是在Python底层同样被认为是一个常数对象。n是它的一个引用。

1. 第二种情况是引用的传递，最简单的就是我们将一个变量的值赋值给了另外一个变量。

m = n
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比如我们将n赋值给m，它的本质是我们创建了一个新的引用，指向了同样一块内存。如果我们用id操作去查看m和n的id，会发现它们的id是一样的。也就是说它们并不是存储了两份相同的值，而是指向了同一份值。并不是有两个叫做王小二的人，而是王小二有两个不同的账号。

1. 第三种情况是作为元素被存储进了容器当中，比如被存储进了list当中。

a = [1, 2, 123]
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虽然我们用到了一个容器，但是容器并不会拷贝一份这些对象，还是只是存储这些对象的引用。

1. 最后一种情况就是作为参数传给函数，在Python当中，所有的传参都是引用传递。这也是为什么，我们经常看到有人会这样写代码的原因：

def test(a):
 a.append(3)  a = [] test(a) print(a) 复制代码

我们根据上面列举的这四种引用计数增加的情况，不难推导出引用减少的情况， 其实基本上是对称的操作。

1. 和初始化对应的操作是
   销毁，比如我们创建的对象被del操作给销毁了，那么同样引用计数会-1

del n
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1. 和赋值给其他变量名的操作相反的操作是
   覆盖，比如之前我们的n=123，也就是n这个变量指向123，现在我们将n赋值成其他值，那么123这个对象的引用计数同样会减少。

n = 124
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1. 既然元素存储在容器当中会带来引用计数，那么同样元素
   从容器当中移除也会减少引用计数。这个也很好理解，最简单的就是list调用remove方法移除一个元素：

a.remove(123)
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1. 最后一个对应的就是作用域，也就是当变量
   离开了作用域，那么它对应的内存块的引用计数同样会减少。比如我们函数调用结束，那么作为参数的这些变量对应的引用计数都会减1。

如果一个对象的引用计数减到0，也就是没有引用再指向它的时候，那么当Python进行gc的时候，这块内存就会被释放，也就是这个对象会被清除，腾出空间来。

注意一下，引用计数减到0与内存回收之间并不是立即发生的，而是有一段间隔的。根据Python的机制，内存回收只会在特定条件下执行。在占用内存比较小还有很多富裕的情况下，往往是不会执行内存回收的。因为Python在执行gc（garbage collection）的时候也会stop the world，也就是暂停其他所有的任务，所以这是影响性能的一件事情，只会在有必要的时候执行。

我们费这么大劲来介绍Python中的内存机制，除了向大家科普一下这一块内容之外，更重要的一点是为了引出我们开发的时候经常遇见的一种情况——循环引用。

循环引用

如果熟悉了Python的引用，来理解循环引用是非常容易的。说白了也很简单，就是你的一个变量引用我，我的一个变量引用你。

我们来写一段简单的代码，来看看循环引用：

class Test:
 def __init__(self):  pass   if __name__ == '__main__':  a = Test()  b = Test()  a.t = b  b.t = a 复制代码

如果你打个断点来看的话，会看到a和b之间的循环引用：

这里是无限展开的，因为这是一个无限循环。无限循环并不会导致程序崩溃， 也不会带来太大的问题，它的问题只有一个，就是根据前面介绍的引用计数法，a和b的引用永远不可能为0。

也就是说根据引用计数的原则，这两个变量永远不会被回收，这显然是不合理的。虽然Python当中专门建立了机制来解决引用循环的问题，但是我们并不知道它什么时候会被触发。

这个问题在Python当中非常普遍，尤其在我们实现一些数据结构的时候。举个最简单的例子就是树中的节点，就是引用循环的。因为父节点会存储所有的孩子，往往孩子节点也会存储父节点的信息。那么这就构成了引用循环。

class Node:
 def __init__(self, val, father):  self.val = val  self.father = father  self.childs = [] 复制代码

弱引用

为了解决这个问题，Python中提供了一个叫做弱引用的概念。弱引用本质也是一种引用，但是它不会增加对象的引用计数。也就是说它不能保证它引用的对象一定不会被销毁，只要没有销毁，弱引用就可以返回预期的结果。

弱引用不用我们自己开发，这是Python当中集成的一个现成的模块weakref。

这个模块当中的方法很多，用法也很多，但是我们基本上用不到，一般来说最常用的就是ref方法。通过weakref库中的ref方法，可以返回对象的一个弱引用。我们还是来看个例子：

import weakref
  class Test:  def __init__(self, name):  self.name = name   def __str__(self):  return self.name   if __name__ == '__main__':  a = Test('a')  b = Test('b')  a.t = weakref.ref(b)  b.t = weakref.ref(a)   print(a.t()) 复制代码

其实还是之前的代码，只是做了一点简单的改动。一个是我们给Test加上了name这个属性，以及str方法。另一个是我们把直接赋值改成了使用weakref。

这一次我们再打断点进来看的话，就看不到无限循环的情况了：

ref返回的是一个获取引用对象的方法，而不是对象本身。所以我们想要获取这个对象的话，需要再把它当成函数调用一下。

当然这样很麻烦，我们还有更好的办法，就是使用property注解。通过property注解，我们可以把weakref封装掉，这样在使用的时候就没有感知了。

import weakref
  class Test:  def __init__(self, name):  self.name = name   def __str__(self):  return self.name   @property  def node(self):  return None if self._node is None else self._node()   @node.setter  def node(self, node):  self._node = weakref.ref(node) 复制代码

总结

引用和循环引用都是基于Python本身的机制，如果对这块机制不了解，很容易采坑。因为可能会出现逻辑是对的，但是有一些意想不到的bug的情况。这种时候，往往很难通过review代码或者是测试发现，这也是我们学习的瓶颈所在。很容易发现代码已经写得很熟练了，但是一些进阶的代码还是看不懂或者是写不出来，本质上就是因为缺少了对于底层的了解和认知。

循环引用的问题在我们开发代码的时候还蛮常见的，尤其是涉及到树和图的数据结构的时候。由于循环引用的关系，很有可能出现被删除的树仍然占用着空间，内存不足的情况发生。这个时候使用weakref就很有必要了。