今天就跟大家聊聊有關(guān)python幾個__開頭的變量的使用方法,可能很多人都不太了解,為了讓大家更加了解,小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容,希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
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在Python中有許多以__開頭的變量,這些變量是什么意思呢?這里介紹下[__dir__, __slots__, __weakref__,__missing__, __contains__]
__dir__-> 看個小例子就知道了
In [1]: class T(object): ...: pass ...: In [2]: t = T() In [3]: t.
啥也沒有...
In [4]: class T2(object): ...: def __dir__(self): ...: return ['a', 'b'] ...: In [5]: t = T2() In [6]: t. t.a t.b In [7]: dir(t) Out[7]: ['a', 'b']
看出來了把, 不解釋, 但是這個__dir__是相對于類的實例有效果的.
__slots__
這個在我初學python的時候就被模糊了, 原來的理解是它的出現(xiàn)替代了__dict__,也就是說你只能給__slots__ 這個變量列表項的屬性賦值. 對外的接口減少了,也安全了. 后來看了這篇Saving 9 GB of RAM with Python’s slots. 好久不做運維了,在生產(chǎn)環(huán)境究竟怎么樣我無法定論, 也提到了,在對象實例很多的時候他能幫助減少內(nèi)存, 詳見https://www.safaribooksonline.com/library/view/python-cookbook-3rd/9781449357337/ch08s04.html. 這里來個小實驗(在Hacker News也被討論過https://news.ycombinator.com/item?id=6750187)
代碼例子(我對細節(jié)做注釋):
# coding=utf-8 import sys from itertools import starmap, product class SlotTest(object): # __slots__ = ['x', 'y', 'z'] 主要對比去掉這句和包含這句程序內(nèi)存占用 def __init__(self, x, y, z): self.x = x self.y = y self.z = z def __str__(self): return "{} {} {}".format(self.x, self.y, self.z) p = product(range(10000), range(20), [4]) # 創(chuàng)建0-1000 & 0-20 & 4 的笛卡爾積 a = list(starmap(SlotTest, p)) # 相當于對每個SlotTest實例化,實例化的格式是p的長度 print a[0] sys.stdin.read(1)
結(jié)果對比:
$pmap -x `ps -ef|grep test_slot.py|grep -v grep|awk '{print $2}'`|grep total # 未使用__slots__ total kB 103496 76480 73728 $pmap -x `ps -ef|grep test_slot.py|grep -v grep|awk '{print $2}'`|grep total # 使用了__slots__ total kB 49960 22888 20136
結(jié)果很明顯,內(nèi)存占用減少了很多...
__weakref__ 弱引用
首先先說下weakref: 弱引用,與強引用相對,是指不能確保其引用的對象不會被垃圾回收器回收的引用。一個對象若只被弱引用所引用,則被認為是不可訪問(或弱可訪問)的,并因此可能在任何時刻被回收. 在Python中,當一個對象的引用數(shù)目為0的時候,才會被從內(nèi)存中回收. 但是被循環(huán)引用呢?
In [1]: import weakref In [2]: import gc In [3]: class Obj(object): ...: def a(self): ...: return 1 ...: In [4]: obj = Obj() In [5]: s = obj In [6]: gc.collect() # 不可達引用對象的數(shù)量 Out[6]: 3 In [7]: print s is obj True In [8]: obj = 1 # 最初的被引用的對象改變了. In [9]: gc.collect() Out[9]: 0 In [10]: s is None # s還是指向了Obj 引用計數(shù)為1 Out[10]: False In [11]: s Out[11]: <__main__.Obj at 0x2b36510> ----華麗的分割一下 In [12]: obj = Obj() In [13]: r = weakref.ref(obj) # 讓obj變成那個弱引用 In [14]: gc.collect() Out[14]: 211 In [15]: r() is obj True In [16]: obj = 1 In [17]: gc.collect() Out[17]: 0 In [18]: r() is None # 弱引用計數(shù)器沒有增加,所以當obj不在引用Obj的時候,Obj對象就被釋放了 Out[18]: True
好吧, 我的總結(jié)是弱引用是個好東西, 但是加了__slots__就不支持弱引用了. 所以需要__weakref__
In [9]: class T3(object): ...: __slots__ = [] ...: In [10]: class T4(object): ....: __slots__ = '__weakref__' # 這樣就支持了weakref ....: In [11]: import weakref In [12]: t3 = T3() In [13]: t4 = T4() In [14]: weakref.ref(t3) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last)in () ----> 1 weakref.ref(t3) TypeError: cannot create weak reference to 'T3' object In [15]: weakref.ref(t4) Out[15]:
__contains__ 判斷某值 in/not in 實例
In [1]: class NewList(object): ...: def __init(self, values): ...: self.values = values ...: def __contains__(self, value): ...: return value in self.values ...: In [2]: l = NewList([1, 2, 3, 4]) In [3]: 4 in l Out[3]: True In [4]: 10 in l Out[4]: False __missing__
最初看這個特殊方法是看python標準庫的源碼的時候(collections#L421):
class Counter(dict): ... def __missing__(self, key): 'The count of elements not in the Counter is zero.' # Needed so that self[missing_item] does not raise KeyError return 0
什么意思呢?
In [6]: c = collections.Counter({'a':1}) In [7]: c['b'] # 沒有鍵的count設(shè)置默認值0 Out[7]: 0
看完上述內(nèi)容,你們對python幾個__開頭的變量的使用方法有進一步的了解嗎?如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容,請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝大家的支持。