引用和对象

为了探索对象在内存的存储，我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。

1. a = 1  
2. print(id(a))  
3. print(hex(id(a))) 

在我的计算机上，它们返回的是:

1. 11246696  
2. '0xab9c68' 

分别为内存地址的十进制和十六进制表示。

在Python中，整数和短小的字符，Python都会缓存这些对象，以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时，实际上是让所有这些引用指向同一个对象。

1. a = 1  
2. b = 1  
3. print(id(a)) 
4. print(id(b)) 

上面程序返回

1. 11246696  
2. 11246696 

可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。

为了检验两个引用指向同一个对象，我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。

1. # True  
2. a = 1  
3. b = 1  
4. print(a is b)  
5. # True  
6. a = "good"  
7. b = "good"  
8. print(a is b)  
9. # False  
10. a = "very good morning"  
11. b = "very good morning"  
12. print(a is b)  
13. # False  
14. a = []  
15. b = []  
16. print(a is b) 

上面的注释为相应的运行结果。可以看到，由于Python缓存了整数和短字符串，因此每个对象只存有一份。比如，所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句，也只是创造了新的引用，而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。

在Python中，每个对象都有存有指向该对象的引用总数，即引用计数(reference count)。

我们可以使用sys包中的getrefcount()，来查看某个对象的引用计数。需要注意的是，当使用某个引用作为参数，传递给getrefcount()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount()所得到的结果，会比期望的多1。