一 一切皆對(duì)象

1 運(yùn)算符

1.1.1運(yùn)算符中的特殊方法的操作

如果用dir（list）調(diào)查list的屬性激涤，可以看到一個(gè)屬性是_add_()這個(gè)特方法，它定義了“+”運(yùn)算符對(duì)于list對(duì)象的意義沐批。兩個(gè)list的對(duì)象相加時(shí)，會(huì)進(jìn)行合并列表的操作。

>>>print（[1,2,3]+[5,6,9]) #得到 [1,2,3,5,6,9]

運(yùn)算符，比如+兴溜、-、>耻陕、<、and刨沦、or的能都是通過特殊方法實(shí)現(xiàn)的诗宣。

>>>" abc "+ "xyz" #連接字符串,獲得“abcxyz”，實(shí)際上執(zhí)行了”abc._add_("xyz")的操作

兩個(gè)對(duì)象能否進(jìn)行加法運(yùn)算的關(guān)鍵就要看相應(yīng)的對(duì)象是否有_add_()方法想诅。

別的例子：

>>>(1.8)._mul_(2.0) #1.8*2.0

>>>True._or_(False) #True or False

1.2.1 運(yùn)算符中特殊方法的拓展操作

運(yùn)算相關(guān)的特殊方法還可以改變執(zhí)行運(yùn)算的方法召庞。

比如>>>[1,2,3]-[3,4] 是無法進(jìn)行減法操作的，因?yàn)榱斜頉]有定義“-”的運(yùn)算符来破，我們可以創(chuàng)建一個(gè)列表的子類篮灼，通過增加_sub_()的方法來增加減法操作的定義。

2 元素引用

2.1 _gtitem_()方法

下面時(shí)我們常見的表元素引用方法：

li=[1,2,3,4,5,6]

print(li[3]) #打印4

上述python發(fā)現(xiàn)并理解[]符號(hào)徘禁，然后調(diào)用_getitem_()方法

li=[1,2,3,4,5,6]

print(li._getitem_(3)) #打印4

3 內(nèi)置函數(shù)的實(shí)現(xiàn)

與運(yùn)算符類似诅诱，許多內(nèi)置函數(shù)也都是調(diào)用對(duì)象的特殊方法。

>>>len（[1,2,3]) #返回表中元素的綜合

實(shí)際上是：

>>>[1,2,3]._len_()

別的例子：

>>>（-1）.__abs__()

>>>(2.3).__int__()

二 屬性管理

1 屬性管理

1.1屬性管理的背后

為了深入理解屬性覆蓋送朱，我們有必要理解Python的__dict__屬性娘荡。當(dāng)我們調(diào)用調(diào)用對(duì)象的屬性時(shí)，這個(gè)屬性可能來自對(duì)象屬性驶沼、類屬性炮沐、還有可能從祖先類那里繼承來的。一個(gè)類或?qū)ο髶碛械膶傩曰亓瑫?huì)記錄再__dict__中大年。這個(gè)__dict__時(shí)一個(gè)詞典，鍵為屬性名玉雾，對(duì)應(yīng)的值為某個(gè)屬性翔试。python在尋找對(duì)象的屬性時(shí)，會(huì)按照繼承關(guān)系依次尋找__dict__

一個(gè)例子：

子類的屬性不父類的同名屬性有優(yōu)先權(quán)复旬，這正是屬性覆蓋的關(guān)鍵遏餐。

值得注意的是：上面都是調(diào)用屬性的操作，如果進(jìn)行賦值赢底，那么Python就不會(huì)分層深入查找了失都。

2 特性

同一個(gè)對(duì)象的不同屬性之間可能存在依賴關(guān)系柏蘑。 當(dāng)某個(gè)屬性被修改時(shí)，我們希望以來與該屬性的其他屬性也同時(shí)變化粹庞。python提供了多種即時(shí)生成屬性的方法咳焚，其中一種稱為特性（property）。即特殊的屬性庞溜。

特殊屬性通過內(nèi)置函數(shù)property（）來建立革半。property（）最多可以加載四個(gè)參數(shù)，前三個(gè)參數(shù)為函數(shù)流码，分別用于設(shè)置獲取又官、修改和刪除特性時(shí)，Python應(yīng)該執(zhí)行的操作漫试。最后一個(gè)參數(shù)為特性的文檔六敬，可以為一個(gè)字符串起到說明作用。

一個(gè)例子：

3 .__getattr__()方法

除了內(nèi)置函數(shù)property外驾荣，我們還可以用__getattr__(slef,name)來查詢即時(shí)生成的屬性外构。

每個(gè)特性都需要有自己的處理函數(shù)，而__getattr__()可以將所有的及時(shí)生成屬性都放在同一個(gè)函數(shù)集中處理播掷。需要特別注意的是审编，__getattr__()只能用于查詢不在__dict__系統(tǒng)中的屬性。

三 我是風(fēng)兒歧匈，我是沙

1 動(dòng)態(tài)類型（Dynamic Typing）

幾個(gè)概念：

對(duì)象名是只想這一對(duì)象的引用（reference）垒酬，對(duì)象是村粗在內(nèi)存中的實(shí)體

①通過內(nèi)置函數(shù)id（）,我們能看到引用指向的是哪個(gè)對(duì)象：

返回的編號(hào)相同

②除了直接打印的id外，我們還可以用is運(yùn)算來判斷兩個(gè)引用是否指向同個(gè)對(duì)象件炉。

2 變與不可變對(duì)象

①一個(gè)對(duì)象可以有多個(gè)引用伤溉，看下面這個(gè)例子：#不可變對(duì)象的例子

對(duì)象沒變，只是引用變了妻率，從效果上看就是各個(gè)引用各自獨(dú)立乱顾，互不影響。這就是不可變對(duì)象宫静。

②列表自身能發(fā)生改變的對(duì)象走净，稱為可變對(duì)象（Mutable Object)

一個(gè)例子：

3 從動(dòng)態(tài)類型看函數(shù)的參數(shù)傳遞

函數(shù)的參數(shù)傳遞本質(zhì)上傳遞的是引用。

不可變對(duì)象

可變對(duì)象

四 內(nèi)存管理

1 引用管理

對(duì)象內(nèi)存管理是基于對(duì)引用的管理孤里。在Python中伏伯，引用與對(duì)象分離。一個(gè)對(duì)象可以有多個(gè)引用捌袜，而每個(gè)對(duì)象都存有指向該對(duì)象的引用總數(shù)说搅，即引用計(jì)數(shù)（Reference Count)

我們可以i使用標(biāo)準(zhǔn)庫中sys包中的getrefcount()，來查看某個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)虏等，需要注意的是弄唧，當(dāng)使用某個(gè)引用作為參數(shù)适肠，傳遞給getrefcount()時(shí)，參數(shù)實(shí)際上時(shí)創(chuàng)建了一個(gè)臨時(shí)引用候引。因此侯养，getrefcount()所得到的結(jié)果會(huì)比期望多1.

2 對(duì)象引用對(duì)象

對(duì)象引用對(duì)象的例子

注意：當(dāng)一個(gè)對(duì)象a被另一個(gè)對(duì)象b引用，a的引用計(jì)數(shù)將增加1：

容器對(duì)象的引用可能會(huì)構(gòu)成很復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：

x=[1,2,3]

y=[x,dict(key1=x)]

z=[y,(x,y)]

import objgraph

兩個(gè)對(duì)象可能相互引用澄干，從而構(gòu)成引用環(huán)（Reference Cycle）

a=[ ]

b=[a]

a.append(b)

即便是單個(gè)對(duì)象逛揩，只需要自己引用自己，也能構(gòu)成引用環(huán)：

a=[ ]

a.append(a)

print(getrefcount(a))

3 垃圾回收（Garbage Collection)

3.1基礎(chǔ)回收

原理上麸俘，當(dāng)Python的某個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)降為0了辩稽，即沒有任何引用指向?qū)ο髸r(shí)，該對(duì)象就成為要被回收的垃圾了从媚。

如：

a=[1,2,3]

del a #刪除a之后逞泄，沒有任何引用指向[1,2,3]，表[1,2,3]將被清除

Python指揮在特定的條件下静檬，自動(dòng)啟動(dòng)垃圾回收。當(dāng)Python運(yùn)行時(shí)并级，會(huì)記錄其中分配對(duì)象那個(gè)和取消分配對(duì)象的起初拂檩，當(dāng)兩者的差值高于某個(gè)閾值時(shí)，垃圾回收才會(huì)啟動(dòng)嘲碧。

我們可以通過gc模塊的get_threshold()方法稻励，查看該閾值。

import gc

print(gc.get_threshold())

返回（700愈涩，10望抽，10）后面的兩個(gè)10時(shí)與分代回收相關(guān)的閾值。700是立即回收啟動(dòng)的閾值履婉。

3.2分代回收

python同時(shí)還采用了分代回收的策略煤篙。

python將所有對(duì)象分為0、1毁腿、2三代辑奈。所有新建對(duì)象都是0代對(duì)象。當(dāng)某一帶對(duì)象經(jīng)歷過垃圾回收已烤，依然存活鸠窗，那么它將被歸入下一代對(duì)象。垃圾回收啟動(dòng)時(shí)胯究，一定會(huì)掃描所有0代對(duì)象稍计。如果0代對(duì)象經(jīng)歷過一定次數(shù)的垃圾回收，那么就啟動(dòng)對(duì)0代和1代的掃描清理裕循。當(dāng)1代也經(jīng)歷了一定次數(shù)的垃圾回收后臣嚣，就啟動(dòng)對(duì)0净刮、1、2代的掃描茧球，即對(duì)所有對(duì)象進(jìn)行掃描庭瑰。

get_threshold()返回的（700，10抢埋，10）返回的兩個(gè)10弹灭，意思是，每10次0代垃圾回收揪垄，會(huì)配合1次1的樂基回收穷吮，而每10次1代回收，才會(huì)有1次2代的垃圾回收饥努。

可以采用set_threshold()來調(diào)整次數(shù)

import gc

gc.set_threshold(700,10,5)

4 孤立的引用環(huán)

這些引用環(huán)可能構(gòu)成無法使用捡鱼，但引用計(jì)數(shù)不為0的一些對(duì)象，會(huì)給垃圾回收機(jī)制帶來很大的困難酷愧。

為了回收這樣的引用環(huán)驾诈，Python會(huì)賦值每個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)，可以記作gc_ref溶浴。假設(shè)乍迄，每個(gè)對(duì)象i，該計(jì)數(shù)為gc_ref_i.Python會(huì)遍歷所有的對(duì)象i士败。對(duì)于每個(gè)對(duì)象i所引用的對(duì)象j闯两，將相應(yīng)的gc_ref_j減1.

在結(jié)束遍歷后，gc_ref不為0的對(duì)象和這邪惡對(duì)象引用的對(duì)象谅将，以及繼續(xù)更下游引用的對(duì)象漾狼，需要被保留，而其他對(duì)象則被垃圾回收饥臂。