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小編給大家分享一下python中閉包、深淺拷貝、垃圾回收、with語(yǔ)句的示例分析，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！
1.1 閉包
1、閉包概念
1. 在一個(gè)外函數(shù)中定義了一個(gè)內(nèi)函數(shù)，內(nèi)函數(shù)里運(yùn)用了外函數(shù)的臨時(shí)變量，并且外函數(shù)的返回值是內(nèi)函數(shù)的引用，這樣就構(gòu)成了一個(gè)閉包
2. 一般情況下，在我們認(rèn)知當(dāng)中，如果一個(gè)函數(shù)結(jié)束，函數(shù)的內(nèi)部所有東西都會(huì)釋放掉，還給內(nèi)存，局部變量都會(huì)消失。
3. 但是閉包是一種特殊情況，如果外函數(shù)在結(jié)束的時(shí)候發(fā)現(xiàn)有自己的臨時(shí)變量將來(lái)會(huì)在內(nèi)部函數(shù)中用到，就把這個(gè)臨時(shí)變量綁定給了內(nèi)部函數(shù)，然后自己再結(jié)束。
2、閉包特點(diǎn)
1. 必須有一個(gè)內(nèi)嵌函數(shù)
2. 內(nèi)嵌函數(shù)必須引用外部函數(shù)中的變量
3. 外部函數(shù)的返回值必須是內(nèi)嵌函數(shù)
#閉包函數(shù)的實(shí)例 def outer( a ): b = 10 def inner(): # 在內(nèi)函數(shù)中 用到了外函數(shù)的臨時(shí)變量 print(a+b) # 外函數(shù)的返回值是內(nèi)函數(shù)的引用 return inner if __name__ == '__main__': demo = outer(5) demo() # 15 # 在這里我們調(diào)用外函數(shù)傳入?yún)?shù)5 # 此時(shí)外函數(shù)兩個(gè)臨時(shí)變量 a是5 b是10 ，并創(chuàng)建了內(nèi)函數(shù)，然后把內(nèi)函數(shù)的引用返回存給了demo # 外函數(shù)結(jié)束的時(shí)候發(fā)現(xiàn)內(nèi)部函數(shù)將會(huì)用到自己的臨時(shí)變量，這兩個(gè)臨時(shí)變量就不會(huì)釋放，會(huì)綁定給這個(gè)內(nèi)部函數(shù) # 我們調(diào)用內(nèi)部函數(shù)，看一看內(nèi)部函數(shù)是不是能使用外部函數(shù)的臨時(shí)變量 # demo存了外函數(shù)的返回值，也就是inner函數(shù)的引用，這里相當(dāng)于執(zhí)行inner函數(shù) 閉包實(shí)例
3、閉包中內(nèi)函數(shù)修改外函數(shù)局部變量
1、在基本的python語(yǔ)法當(dāng)中，一個(gè)函數(shù)可以隨意讀取全局?jǐn)?shù)據(jù)，但是要修改全局?jǐn)?shù)據(jù)的時(shí)候有兩種方法:
1） global 聲明全局變量
2） 全局變量是可變類型數(shù)據(jù)的時(shí)候可以修改
2、在閉包情況下使用下面兩種方法修改
1）在python3中，可以用nonlocal 關(guān)鍵字聲明 一個(gè)變量， 表示這個(gè)變量不是局部變量空間的變量，需要向上一層變量空間找這個(gè)變量。
2）在python2中，沒(méi)有nonlocal這個(gè)關(guān)鍵字，我們可以把閉包變量改成可變類型數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，比如列表。
#修改閉包變量的實(shí)例 def outer( a ): b = 10 # a和b都是閉包變量 c = [a] # 這里對(duì)應(yīng)修改閉包變量的方法2 def inner(): # 方法一: nonlocal關(guān)鍵字聲明(python3) nonlocal b b+=1 # 方法二: 把閉包變量修改成可變數(shù)據(jù)類型 比如列表（python2） c[0] += 1 print(c[0]) print(b) return inner # 外函數(shù)的返回值是內(nèi)函數(shù)的引用 if __name__ == '__main__': demo = outer(5) demo() # 6 11 閉包中內(nèi)函數(shù)修改外函數(shù)局部變量
1.2 Python里的拷貝
1、預(yù)備知識(shí)一——python的變量及其存儲(chǔ)
1. python的一切變量都是對(duì)象，變量的存儲(chǔ)，采用了引用語(yǔ)義的方式，存儲(chǔ)的只是一個(gè)變量的值所在的內(nèi)存地址，而不是這個(gè)變量的只本身
2. 不管多么復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，淺拷貝都只會(huì)copy一層。
理解：兩個(gè)人公用一張桌子，只要桌子不變，桌子上的菜發(fā)生了變化兩個(gè)人是共同感受的。
>>> str1 = 'hello' >>> str2 = str1 #1、讓str1和str2變量都存儲(chǔ)了‘hello'所在的內(nèi)存地址 >>> id(str1) >>> id(str1) >>> #2、當(dāng)str1的值變成‘new hello'后str1的值被重新賦值成'new hello'的內(nèi)存地址，而str2的值依舊是‘hello'的內(nèi)存地址 >>> str1 = 'new hello' >>> id(str1) >>> id(str2) #3、不管多么復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，淺拷貝都只會(huì)copy一層。 >>> sourceList = [1,2,[3,4]] >>> newList = sourceList >>> l[2][0]=100 >>> sourceList [1, 2, [100, 4]] >>> newList [1, 2, [100, 4]] 不管多么復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，淺拷貝都只會(huì)copy一層
2、淺copy與deepcopy
1、淺copy： 不管多么復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，淺拷貝都只會(huì)copy一層
2、deepcopy : 深拷貝會(huì)完全復(fù)制原變量相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，在內(nèi)存中生成一套完全一樣的內(nèi)容，我們對(duì)這兩個(gè)變量中任意一個(gè)修改都不會(huì)影響其他變量
import copy sourceList = [1,2,3,[4,5,6]] copyList = copy.copy(sourceList) deepcopyList = copy.deepcopy(sourceList) sourceList[3][0]=100 print(sourceList) # [1, 2, 3, [100, 5, 6]] print(copyList) # [1, 2, 3, [100, 5, 6]] print(deepcopyList) # [1, 2, 3, [4, 5, 6]] 淺copy與deepcopy
1.3 Python垃圾回收機(jī)制
垃圾回收機(jī)制：https://www.jb51.net/article/168707.htm
1、引用計(jì)數(shù)
1. 原理
1）當(dāng)一個(gè)對(duì)象的引用被創(chuàng)建或者復(fù)制時(shí)，對(duì)象的引用計(jì)數(shù)加1；當(dāng)一個(gè)對(duì)象的引用被銷毀時(shí)，對(duì)象的引用計(jì)數(shù)減1.
2）當(dāng)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)減少為0時(shí)，就意味著對(duì)象已經(jīng)再?zèng)]有被使用了，可以將其內(nèi)存釋放掉。
2. 優(yōu)點(diǎn)
引用計(jì)數(shù)有一個(gè)很大的優(yōu)點(diǎn)，即實(shí)時(shí)性，任何內(nèi)存，一旦沒(méi)有指向它的引用，就會(huì)被立即回收，而其他的垃圾收集技術(shù)必須在某種特殊條件下才能進(jìn)行無(wú)效內(nèi)存的回收。
3. 缺點(diǎn)
1）引用計(jì)數(shù)機(jī)制所帶來(lái)的維護(hù)引用計(jì)數(shù)的額外操作與Python運(yùn)行中所進(jìn)行的內(nèi)存分配和釋放，引用賦值的次數(shù)是成正比的，
2）這顯然比其它那些垃圾收集技術(shù)所帶來(lái)的額外操作只是與待回收的內(nèi)存數(shù)量有關(guān)的效率要低。
3）同時(shí)，因?yàn)閷?duì)象之間相互引用，每個(gè)對(duì)象的引用都不會(huì)為0，所以這些對(duì)象所占用的內(nèi)存始終都不會(huì)被釋放掉。
2、標(biāo)記－清除
1. 說(shuō)明
1）它分為兩個(gè)階段：第一階段是標(biāo)記階段，GC會(huì)把所有的活動(dòng)對(duì)象打上標(biāo)記，第二階段是把那些沒(méi)有標(biāo)記的對(duì)象非活動(dòng)對(duì)象進(jìn)行回收。
2）對(duì)象之間通過(guò)引用（指針）連在一起，構(gòu)成一個(gè)有向圖
3）從根對(duì)象（root object）出發(fā)，沿著有向邊遍歷對(duì)象，可達(dá)的（reachable）對(duì)象標(biāo)記為活動(dòng)對(duì)象，不可達(dá)的對(duì)象就是要被清除的非活動(dòng)對(duì)象。
根對(duì)象就是全局變量、調(diào)用棧、寄存器。
注：像是PyIntObject、PyStringObject這些不可變對(duì)象是不可能產(chǎn)生循環(huán)引用的，因?yàn)樗鼈儍?nèi)部不可能持有其它對(duì)象的引用。
1. 在上圖中，可以從程序變量直接訪問(wèn)塊1，并且可以間接訪問(wèn)塊2和3,程序無(wú)法訪問(wèn)塊4和5
2. 第一步將標(biāo)記塊1，并記住塊2和3以供稍后處理。
3. 第二步將標(biāo)記塊2，第三步將標(biāo)記塊3，但不記得塊2，因?yàn)樗驯粯?biāo)記。
4. 掃描階段將忽略塊1，2和3，因?yàn)樗鼈円驯粯?biāo)記，但會(huì)回收塊4和5。
2、缺點(diǎn)
1）標(biāo)記清除算法作為Python的輔助垃圾收集技術(shù)，主要處理的是一些容器對(duì)象，比如list、dict、tuple等
因?yàn)閷?duì)于字符串、數(shù)值對(duì)象是不可能造成循環(huán)引用問(wèn)題。
2）清除非活動(dòng)的對(duì)象前它必須順序掃描整個(gè)堆內(nèi)存，哪怕只剩下小部分活動(dòng)對(duì)象也要掃描所有對(duì)象。
3、分代回收
1. 分代回收是建立在標(biāo)記清除技術(shù)基礎(chǔ)之上的，是一種以空間換時(shí)間的操作方式。
2. Python將內(nèi)存分為了3“代”，分別為年輕代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代）
3. 他們對(duì)應(yīng)的是3個(gè)鏈表，它們的垃圾收集頻率與對(duì)象的存活時(shí)間的增大而減小。
4. 新創(chuàng)建的對(duì)象都會(huì)分配在年輕代，年輕代鏈表的總數(shù)達(dá)到上限時(shí)，Python垃圾收集機(jī)制就會(huì)被觸發(fā)
5. 把那些可以被回收的對(duì)象回收掉，而那些不會(huì)回收的對(duì)象就會(huì)被移到中年代去，依此類推
6. 老年代中的對(duì)象是存活時(shí)間最久的對(duì)象，甚至是存活于整個(gè)系統(tǒng)的生命周期內(nèi)。
1.4 上下文管理(with)
1、什么是with語(yǔ)句
1. with是一種上下文管理協(xié)議，目的在于從流程圖中把 try,except 和finally 關(guān)鍵字和資源分配釋放相關(guān)代碼統(tǒng)統(tǒng)去掉，簡(jiǎn)化try….except….finlally的處理流程。
2. 所以使用with處理的對(duì)象必須有enter()和exit()這兩個(gè)方法
1）with通過(guò)enter方法初始化（enter方法在語(yǔ)句體執(zhí)行之前進(jìn)入運(yùn)行）
2）然后在exit中做善后以及處理異常（exit()方法在語(yǔ)句體執(zhí)行完畢退出后運(yùn)行）
2、with語(yǔ)句使用場(chǎng)景
1. with 語(yǔ)句適用于對(duì)資源進(jìn)行訪問(wèn)的場(chǎng)合，確保不管使用過(guò)程中是否發(fā)生異常都會(huì)執(zhí)行必要的“清理”操作，釋放資源
2. 比如文件使用后自動(dòng)關(guān)閉、線程中鎖的自動(dòng)獲取和釋放等。
3、with處理文件操作的實(shí)例
with open('/etc/passwd') as f:
for line in f:
print(line)
# 這段代碼的作用：打開(kāi)一個(gè)文件，如果一切正常，把文件對(duì)象賦值給f，然后用迭代器遍歷文件中每一行，當(dāng)完成時(shí)，關(guān)閉文件；
# 而無(wú)論在這段代碼的任何地方，如果發(fā)生異常，此時(shí)文件仍會(huì)被關(guān)閉。看完了這篇文章，相信你對(duì)“python中閉包、深淺拷貝、垃圾回收、with語(yǔ)句的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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