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Python自动化运维开发实战 四、Python变量

  导语:

1.什么是变量
2.变量名称的命名
3.变量赋值
4.变量存储数据的方式
5.引用计数

  什么是变量:

  python学习过程中会用到许多数据,那为了方便操作,需要把这些数据分别用一个简单的名字代表,方便在接下来的程序中引用。

  变量就是代表某个数据(值)的名称。简单点说变量就是给数据起个名字

  变量名称的命名:

  由字母数字下划线组成的,且不能以数字开头,不能使用关键字,区分大小写。

  命名惯例:

1. 以单一下划线开头的变量名(_X)不会被 from module import *语句导入
2. 前后有下划线的变量名(_X_)是系统定义的变量名,对解释器有特殊意义
3. 以双下划线开头,但结尾没有双下划线的变量名(__X)是类的本地变量
4. 通过交互模式运行时,只有单个下划线的变量名(_)会保存最后表达式的结果

  python命名规范总结:

模块名:小写字母,单词之间用_分割,比如ad_stats.py
包名:和模块名一样
类名:单词首字母大写,比如AdStats ConfigUtil
全局变量名:大写字母,单词之间用_分割,比如UMBER  COLOR_WRITE
普通变量:小写字母,单词之间用_分割,比如this_is_a_var
实例变量:以_开头,其他和普通变量一样,比如_price    _instance_var
私有实例变量(外部访问会报错):以__开头(2个下划线),其他和普通变量一样
          __private_var
专有变量: __开头,__结尾,一般为python的自有变量,不要以这种方式命名
          __doc__         __class_

  变量赋值:

  是变量声明和定义的过程

  单个变量赋值:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
counter = 100  # 赋值整型变量
miles = 1000.0 # 浮点型
name = "John"  # 字符串

print counter
print miles
print name    

  多个变量赋值:

Python允许你同时为多个变量赋值。
例如:
a = b = c = 1
以上实例,创建一个整型对象,值为1,三个变量被分配到相同的内存空间上。
同时为多个变量赋不同的值。
例如:
a, b, c = 1, 2, "john"
以上实例,两个整型对象1和2的分配给变量a和b,字符串对象"john"分配给变量c。

  变量存储数据的方式:

  一般编程语言变量存储数据的方式:

  变量是计算机内存中的一块区域,变量可以存储规定范围内的值,而且值是可变的。

  在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型,解释器会分配指定内存,并决定什么数据可以被存储在内存中。因此,变量可以指定不同的数据类型,这些变量可以存储整数,小数或字符。

  比如c语言在声明一个变量a之后,会在内存中开辟出一块儿对应的空间,在此空间中可以存储不同的值,也就是给变量赋予不同的值

  python变量在内存中存储值得方式和其他编程语言不同:

在Python中,变量名没有类型,但对象有   
变量名只是对对象的引用(内部实现为指针)       
python中是以数据为主,变量a只是相当于一个内存空间的标签,a=1开辟一块空间存储1,之后重新复制a=2是重新开辟出新的空间存储2,变量名称a换了个位置指向新空间中的2
同样的地址空间可以有两个或多个标签,比如a=1,b=1实际上是a和b指向同一个地址空间
查看变量指向地址空间的地址:使用id(变量名称)函数
    >>> a=1
    >>> id(a)
    19882304
    >>> b=1
    >>> id(b)
    19882304      
上例发现同一个值赋值给不同变量,实际地址空间未发生变化,只是标签发生了变化


  PYTHON内部的引用计数(SYS.GETREFCOUNT):

  什么是引用计数器:

  Python内部记录着所有使用中的对象有多少引用。一个内部跟踪变量,称为一个引用计数器。当对象被创建时,就创建了一个引用计数,当这个对象不再需要时,也就是说,这个对象的引用计数变为0时,它被垃圾回收。(这个只是形象的说一下,并不是严格的100%正确,但是通俗的理解往往是最好的学习方式)

  增加引用计数:

  当对象被创建并(将其引用)赋值给变量时,该对象的引用技术就是被设置为1。 当同一个对象的应用或者是对象又被赋值给其他变量时,或者作为参数传递给函数,方法或类实例时,或者被赋值为一个窗口对象的成员时,该对象的一个新的引用,或者称作别名,就被创建(则该对象的引用计数自动加1)

  减少引用计数:

当对象的引用被销毁时,引用计数会减少。最明显的例子就是当引用离开其作用范围时,这种情况最经常出现在函数运行结束时,所有局部变量都被自动销毁,对象的引用计数也就随之减少。


  当变量被赋值给另外一个对象时,源对象的引用技术也会自动减1

  其他造成对象的引用计数减少的方式包括使用del语句删除一个变量,或者当一个对象的引用计数在以下情况会减少:

1. 一个本地引用离开了其作用范围,比如函数结束
2. 对象的别名被显示的销毁
3. 对象的一个别名被赋值给其他的对象
4. 对象被从一个窗口对象中移除
5. 窗口对象本身被销毁   


  例子:

>>> import sys
>>> a="ab"
>>> sys.getrefcount("ab")
3            第一次结果为3
>>> b="ab"
>>> sys.getrefcount("ab")
4             第二次结果+1
>>> b=0   b引用了其他的对象(0),对于"ab"来讲就取消了一个引用
>>> sys.getrefcount("ab")
3             结果在上次引用的基础上-1


  注意:在交互式解释器中带空格的对象引用次数永远为3,但是在脚本中回归正常,例如: #!/usr/bin/env python # coding=utf8 fdaf import sys print sys.getrefcount("ab cd") a="ab cd" print sys.getrefcount("ab cd") b="ab cd" print sys.getrefcount("ab cd") c=b print sys.getrefcount("ab cd")

  垃圾收集:

不再被使用的内存会被一种称为垃圾收集的机制释放。像上面说的,虽然解释器跟踪对象的引用计数,但是垃圾收集器负责释放内存。垃圾收集器是一块独立的代码,它用来寻找引用计数为0的对象,他也负责检查那些虽然引用计数大于0但也该被销毁的对象。特定情形会导致循环引用。
一个循环引用发生在当你有至少两个对象互相引用时,也就是所说的引用都消失时,这些引用仍然存在,这说明只靠引用计数是不够的。Python的垃圾收集器实际上是一个引用计数器和一个循环垃圾收集器。当一个对象的引用计数变为0,解释器会暂停,释放掉这个对象和仅有这个对象可访问的其他对象,作为引用计数的补充,垃圾收集器也会留心被分配的总量很大(以及未通过引用计数销毁的那些)  的对象。在这种情况下,解释器会暂停下来,试图清理所有为引用的循环。


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