python中有指针吗_Python中的指针—

指针是C和C++系语言的重要概念，其本质是保存另一个变量内存地址的变量（Pointers are variables that hold the memory address of another variable.）。某些情况下，使用指针可以提高代码的效率。但是，指针也往往会对初学者造成困扰，即使是老手，也经常会出现内存管理的问题。

象Java、Python之类的语言并没有明确的指针的概念。但Python中如果需要使用类似指针行为的时候，可以模拟出指针的效果，同时又不会陷入内存管理的噩梦。

Python中为什么没有指针

看起来指针似乎违背了Python设计之禅（Zen of Python）。指针会带来隐含的修改，对初学者来说显得比较复杂，而且也为访问非预期内存块之类的危险操作提供了手段。Python倾向于对用户屏蔽类似内存管理之类的实现细节，更注重语言的实用性，甚至都不太关心执行速度。

Python中的对象

在Python中，一切都是对象。可以通过提供的内置函数isinstance()进行验证：

>>> isinstance(1, object)

True

>>> isinstance(str, object)

True

>>> isinstance(list(), object)

True

>>> def func():

pass

>>> isinstance(func, object)

True

由此可见，Python中无论基本类型、类、类实例、自定义函数等都是对象。对象至少由三部分数据组成：

引用计数（Reference Count）

对象类型（Type）

对象值（Value）

其中引用计数用来进行内存管理；对象类型用于在Python本身的实现层（CPython）保证运行期的类型安全；对象值才是对象的真实数据。

要想拨开Python指针的层层迷雾，首先需要了解Python中的两类对象。

不可变对象与可变对象

顾名思义，不可变对象（Immutable Object）就是值不能改变的对象，象int、bool、float、str、tuple等都是不可变对象，相反，list、set、directory等都是可变对象（Mutable Object）。可以使用id()函数（返回对象的内存地址）、is（两个对象具有同一个内存地址时返回True，否则返回False）对此进行验证：

>>> x = 5

>>> id(x)

8791652754384

>>> x = x + 1

>>> id(x)

8791652754416

>>> s = 'Python'

>>> id(s)

31016864

>>> s += ' test'

>>> id(s)

52447280

>>> s[0] = 'p'

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

s[0]='p'

TypeError: 'str' object does not support item assignment

>>> lt = [1, 2, 3]

>>> id(lt)

52176968

>>> lt.append(4)

>>> id(lt)

52176968

>>> lt[0] = 5

>>> id(lt)

52176968

对整形对象x和字符串对象s进行操作后，得到了另一个对象（id函数返回了另一个值，说明对象的内存地址变了），对s[0]赋值时，得到TypeError，说明str对象的元素是不能进行赋值的；对list对象lt操作后，得到的还是原来的对象lt。这就说明x、s是不可变对象，lt是可变对象。

深入理解变量

Python中的“变量”与C和C++中的变量是截然不同的。甚至在Python中就不应该叫做变量（variables），而应该叫做名称（names）。听起来很怪异，但通常情况下把Python中的名称认为是变量也没关系，重要的是要理解它们的不同之处。

在C语言中，定义一个整形变量x：

int x = 2505;

挺简单的一句话，其背后发生了什么？

申请一个足够存储整型值的内存空间；

将2505赋值给该内存地址；

将x指向该值。

内存示意图如右图所示：

要修改x的值，只需要执行：

x = 2504;

该语句将新值2504赋给了变量x，覆盖了原值2505，更新后的内存显示了新值：

需要注意的是x的地址没有发生变化，仅是值变化了。这意味着x是内存地址，而不仅仅是个名字。可以从另一个角度思考：x拥有一个内存地址（容器），该地址可以存储一个整形数，当将值赋给x时，相当于把这个值放进了x所拥有的内存地址。执行：

int y = x;

代码创建了一个新的容器（占用一段内存），并把x的值复制到该容器中，内存看起来是这样的：

虽然x的值复制给了y，但y拥有了一段新的内存，改写y值的时候对x没有影响。

再来看看Python中等价的代码：

x = 2505

除了不用声明x的类型外，和C代码没有区别。同样，代码的背后会执行以下操作：

创建一个PyObject对象（不同于Python中的对象，是CPython特有的Python中所有对象的基本结构。PyObject是C结构体，无法直接访问typecode和refcount等，不过通过sys.getrefcount()可以获取一些内部信息）；

将PyObject对象的类型设置为整形；

将PyObject对象的值设置为2505；

创建一个称为x的名称；

将x指向新创建的PyObject对象；

将PyObject对象的引用计数加1。

内存示意如下：

与C语言中变量x拥有存储2505的内存块不同，Python中新创建的PyObject拥有这块内存，但是名称x并不拥有任何一块内存。

要将x的值修改为2504，执行：

x = 2504

这行代码会执行以下操作：

创建一个新的PyObject对象；

将新PyObject对象的类型设置为整形；

将新PyObject对象的值设置为2504；

将x指向新创建的PyObject对象；

将新PyObject对象的引用计数加1；

将旧PyObject对象的引用计数减1。

现在的内存示意图如下：

上图表明x指向一个对象的引用，而不拥有内存空间。x=2338语句不是一个赋值语句，而是将x绑定到一个引用。而且，旧的对象在内存中的引用计数为0，将等待被垃圾回收机制回收。

象C代码一样，将x赋值给一个新的名称y：

y = x

内存看起来就会是这个样子的：

并没有创建新的对象，只是将新名称y指向了同一个对象，可以通过 y is x 返回True确定x和y是同一个对象。同样，y也是不可变对象，如果对y进行操作，如y += 1，那么y就会绑定到一个新的对象，这时y is x就会返回False。

深刻理解Python中的对象是了解指针的重要基础，下篇文章中将会详细说明Python指针的具体内容。

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