背景

開(kāi)始討論弱引用（ weakref ）之前，我們先來(lái)看看什么是弱引用？它到底有什么作用？

假設(shè)我們有一個(gè)多線(xiàn)程程序，并發(fā)處理應(yīng)用數(shù)據(jù)：

# 占用大量資源，創(chuàng)建銷(xiāo)毀成本很高\(yùn)
class Data:\
    def __init__(self, key):\
        pass

應(yīng)用數(shù)據(jù) Data 由一個(gè) key 唯一標(biāo)識(shí)，同一個(gè)數(shù)據(jù)可能被多個(gè)線(xiàn)程同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)。由于 Data 需要占用很多系統(tǒng)資源，創(chuàng)建和消費(fèi)的成本很高。我們希望 Data 在程序中只維護(hù)一個(gè)副本，就算被多個(gè)線(xiàn)程同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，也不想重復(fù)創(chuàng)建。

為此，我們嘗試設(shè)計(jì)一個(gè)緩存中間件 Cacher ：

import threading
# 數(shù)據(jù)緩存
class Cacher:
    def __init__(self):
        self.pool = {}
        self.lock = threading.Lock()
    def get(self, key):
        with self.lock:
            data = self.pool.get(key)
            if data:
                return data
            self.pool[key] = data = Data(key)
            return data

Cacher 內(nèi)部用一個(gè) dict 對(duì)象來(lái)緩存已創(chuàng)建的 Data 副本，并提供 get 方法用于獲取應(yīng)用數(shù)據(jù) Data 。get 方法獲取數(shù)據(jù)時(shí)先查緩存字典，如果數(shù)據(jù)已存在，便直接將其返回；如果數(shù)據(jù)不存在，則創(chuàng)建一個(gè)并保存到字典中。因此，數(shù)據(jù)首次被創(chuàng)建后就進(jìn)入緩存字典，后續(xù)如有其它線(xiàn)程同時(shí)訪(fǎng)問(wèn)，使用的都是緩存中的同一個(gè)副本。

感覺(jué)非常不錯(cuò)！但美中不足的是：Cacher 有資源泄露的風(fēng)險(xiǎn)！

因?yàn)?Data 一旦被創(chuàng)建后，就保存在緩存字典中，永遠(yuǎn)都不會(huì)釋放！換句話(huà)講，程序的資源比如內(nèi)存，會(huì)不斷地增長(zhǎng)，最終很有可能會(huì)爆掉。因此，我們希望一個(gè)數(shù)據(jù)等所有線(xiàn)程都不再訪(fǎng)問(wèn)后，能夠自動(dòng)釋放。

我們可以在 Cacher 中維護(hù)數(shù)據(jù)的引用次數(shù)， get 方法自動(dòng)累加這個(gè)計(jì)數(shù)。于此同時(shí)提供一個(gè) remove 新方法用于釋放數(shù)據(jù)，它先自減引用次數(shù)，并在引用次數(shù)降為零時(shí)將數(shù)據(jù)從緩存字段中刪除。

線(xiàn)程調(diào)用 get 方法獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)用完后需要調(diào)用 remove 方法將其釋放。Cacher 相當(dāng)于自己也實(shí)現(xiàn)了一遍引用計(jì)數(shù)法，這也太麻煩了吧！Python 不是內(nèi)置了垃圾回收機(jī)制嗎？為什么應(yīng)用程序還需要自行實(shí)現(xiàn)呢？

沖突的主要癥結(jié)在于 Cacher 的緩存字典：它作為一個(gè)中間件，本身并不使用數(shù)據(jù)對(duì)象，因此理論上不應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生引用。那有什么黑科技能夠在不產(chǎn)生引用的前提下，找到目標(biāo)對(duì)象嗎？我們知道，賦值都是會(huì)產(chǎn)生引用的！

典型用法

這時(shí)，弱引用（ weakref ）隆重登場(chǎng)了！弱引用是一種特殊的對(duì)象，能夠在不產(chǎn)生引用的前提下，關(guān)聯(lián)目標(biāo)對(duì)象。

# 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)
>>> d = Data('fasionchan.com')
>>> d
<__main__.Data object at 0x1018571f0>

# 創(chuàng)建一個(gè)指向該數(shù)據(jù)的弱引用
>>> import weakref
>>> r = weakref.ref(d)

# 調(diào)用弱引用對(duì)象，即可找到指向的對(duì)象
>>> r()
<__main__.Data object at 0x1018571f0>
>>> r() is d
True

# 刪除臨時(shí)變量d，Data對(duì)象就沒(méi)有其他引用了，它將被回收
>>> del d
# 再次調(diào)用弱引用對(duì)象，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)Data對(duì)象已經(jīng)不在了（返回None）
>>> r()

這樣一來(lái)，我們只需將 Cacher 緩存字典改成保存弱引用，問(wèn)題便迎刃而解！

import threading
import weakref
# 數(shù)據(jù)緩存
class Cacher:
    def __init__(self):
        self.pool = {}
        self.lock = threading.Lock()
    def get(self, key):
        with self.lock:
            r = self.pool.get(key)
            if r:
                data = r()
                if data:
                    return data
            data = Data(key)
            self.pool[key] = weakref.ref(data)
            return data

由于緩存字典只保存 Data 對(duì)象的弱引用，因此 Cacher 不會(huì)影響 Data 對(duì)象的引用計(jì)數(shù)。當(dāng)所有線(xiàn)程都用完數(shù)據(jù)后，引用計(jì)數(shù)就降為零因而被釋放。

實(shí)際上，用字典緩存數(shù)據(jù)對(duì)象的做法很常用，為此 weakref 模塊還提供了兩種只保存弱引用的字典對(duì)象：

• weakref.WeakKeyDictionary ，鍵只保存弱引用的映射類(lèi)（一旦鍵不再有強(qiáng)引用，鍵值對(duì)條目將自動(dòng)消失）；
• weakref.WeakValueDictionary ，值只保存弱引用的映射類(lèi)（一旦值不再有強(qiáng)引用，鍵值對(duì)條目將自動(dòng)消失）；

因此，我們的數(shù)據(jù)緩存字典可以采用 weakref.WeakValueDictionary 來(lái)實(shí)現(xiàn)，它的接口跟普通字典完全一樣。這樣我們不用再自行維護(hù)弱引用對(duì)象，代碼邏輯更加簡(jiǎn)潔明了：

import threading
import weakref
# 數(shù)據(jù)緩存
class Cacher:
    def __init__(self):
        self.pool = weakref.WeakValueDictionary()
        self.lock = threading.Lock()
    def get(self, key):
        with self.lock:
            data = self.pool.get(key)
            if data:
                return data
            self.pool[key] = data = Data(key)
            return data

weakref 模塊還有很多好用的工具類(lèi)和工具函數(shù)，具體細(xì)節(jié)請(qǐng)參考官方文檔，這里不再贅述。

工作原理

那么，弱引用到底是何方神圣，為什么會(huì)有如此神奇的魔力呢？接下來(lái)，我們一起揭下它的面紗，一睹真容！

>>> d = Data('fasionchan.com')

# weakref.ref 是一個(gè)內(nèi)置類(lèi)型對(duì)象
>>> from weakref import ref
>>> ref
<class 'weakref'>

# 調(diào)用weakref.ref類(lèi)型對(duì)象，創(chuàng)建了一個(gè)弱引用實(shí)例對(duì)象
>>> r = ref(d)
>>> r
<weakref at 0x1008d5b80; to 'Data' at 0x100873d60>

經(jīng)過(guò)前面章節(jié)，我們對(duì)閱讀內(nèi)建對(duì)象源碼已經(jīng)輕車(chē)熟路了，相關(guān)源碼文件如下：

• Include/weakrefobject.h 頭文件包含對(duì)象結(jié)構(gòu)體和一些宏定義；
• Objects/weakrefobject.c 源文件包含弱引用類(lèi)型對(duì)象及其方法定義；

我們先扒一扒弱引用對(duì)象的字段結(jié)構(gòu)，定義于 Include/weakrefobject.h 頭文件中的第 10-41 行：

typedef struct _PyWeakReference PyWeakReference;

/* PyWeakReference is the base struct for the Python ReferenceType, ProxyType,
 * and CallableProxyType.
 */
#ifndef Py_LIMITED_API
struct _PyWeakReference {
    PyObject_HEAD

    /* The object to which this is a weak reference, or Py_None if none.
     * Note that this is a stealth reference:  wr_object's refcount is
     * not incremented to reflect this pointer.
     */
    PyObject *wr_object;

    /* A callable to invoke when wr_object dies, or NULL if none. */
    PyObject *wr_callback;

    /* A cache for wr_object's hash code.  As usual for hashes, this is -1
     * if the hash code isn't known yet.
     */
    Py_hash_t hash;

    /* If wr_object is weakly referenced, wr_object has a doubly-linked NULL-
     * terminated list of weak references to it.  These are the list pointers.
     * If wr_object goes away, wr_object is set to Py_None, and these pointers
     * have no meaning then.
     */
    PyWeakReference *wr_prev;
    PyWeakReference *wr_next;
};
#endif

由此可見(jiàn)，PyWeakReference 結(jié)構(gòu)體便是弱引用對(duì)象的肉身。它是一個(gè)定長(zhǎng)對(duì)象，除固定頭部外還有 5 個(gè)字段：

• wr_object ，對(duì)象指針，指向被引用對(duì)象，弱引用根據(jù)該字段可以找到被引用對(duì)象，但不會(huì)產(chǎn)生引用；
• wr_callback ，指向一個(gè)可調(diào)用對(duì)象，當(dāng)被引用的對(duì)象銷(xiāo)毀時(shí)將被調(diào)用；
• hash ，緩存被引用對(duì)象的哈希值；
• wr_prev 和 wr_next 分別是前后向指針，用于將弱引用對(duì)象組織成雙向鏈表；

結(jié)合代碼中的注釋?zhuān)覀冎溃?/p>

• 弱引用對(duì)象通過(guò) wr_object 字段關(guān)聯(lián)被引用的對(duì)象，如上圖虛線(xiàn)箭頭所示；
• 一個(gè)對(duì)象可以同時(shí)被多個(gè)弱引用對(duì)象關(guān)聯(lián)，圖中的 Data 實(shí)例對(duì)象被兩個(gè)弱引用對(duì)象關(guān)聯(lián)；
• 所有關(guān)聯(lián)同一個(gè)對(duì)象的弱引用，被組織成一個(gè)雙向鏈表，鏈表頭保存在被引用對(duì)象中，如上圖實(shí)線(xiàn)箭頭所示；
• 當(dāng)一個(gè)對(duì)象被銷(xiāo)毀后，Python 將遍歷它的弱引用鏈表，逐一處理：
• • 將 wr_object 字段設(shè)為 None ，弱引用對(duì)象再被調(diào)用將返回 None ，調(diào)用者便知道對(duì)象已經(jīng)被銷(xiāo)毀了；
  • 執(zhí)行回調(diào)函數(shù) wr_callback （如有）；

由此可見(jiàn)，弱引用的工作原理其實(shí)就是設(shè)計(jì)模式中的 觀(guān)察者模式（ Observer ）。當(dāng)對(duì)象被銷(xiāo)毀，它的所有弱引用對(duì)象都得到通知，并被妥善處理。

實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

掌握弱引用的基本原理，足以讓我們將其用好。如果您對(duì)源碼感興趣，還可以再深入研究它的一些實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。

前面我們提到，對(duì)同一對(duì)象的所有弱引用，被組織成一個(gè)雙向鏈表，鏈表頭保存在對(duì)象中。由于能夠創(chuàng)建弱引用的對(duì)象類(lèi)型是多種多樣的，很難由一個(gè)固定的結(jié)構(gòu)體來(lái)表示。因此，Python 在類(lèi)型對(duì)象中提供一個(gè)字段 tp_weaklistoffset ，記錄弱引用鏈表頭指針在實(shí)例對(duì)象中的偏移量。

由此一來(lái)，對(duì)于任意對(duì)象 o ，我們只需通過(guò) ob_type 字段找到它的類(lèi)型對(duì)象 t ，再根據(jù) t 中的 tp_weaklistoffset 字段即可找到對(duì)象 o 的弱引用鏈表頭。

Python 在 Include/objimpl.h 頭文件中提供了兩個(gè)宏定義：

/* Test if a type supports weak references */
#define PyType_SUPPORTS_WEAKREFS(t) ((t)->tp_weaklistoffset > 0)

#define PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR(o) \
    ((PyObject **) (((char *) (o)) + Py_TYPE(o)->tp_weaklistoffset))

• PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 用于判斷類(lèi)型對(duì)象是否支持弱引用，僅當(dāng) tp_weaklistoffset 大于零才支持弱引用，內(nèi)置對(duì)象 list 等都不支持弱引用；
• PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR 用于取出一個(gè)對(duì)象的弱引用鏈表頭，它先通過(guò) Py_TYPE 宏找到類(lèi)型對(duì)象 t ，再找通過(guò) tp_weaklistoffset 字段確定偏移量，最后與對(duì)象地址相加即可得到鏈表頭字段的地址；

我們創(chuàng)建弱引用時(shí)，需要調(diào)用弱引用類(lèi)型對(duì)象 weakref 并將被引用對(duì)象 d 作為參數(shù)傳進(jìn)去。弱引用類(lèi)型對(duì)象 weakref 是所有弱引用實(shí)例對(duì)象的類(lèi)型，是一個(gè)全局唯一的類(lèi)型對(duì)象，定義在 Objects/weakrefobject.c 中，即：_PyWeakref_RefType（第 350 行）。

根據(jù)對(duì)象模型中學(xué)到的知識(shí)，Python 調(diào)用一個(gè)對(duì)象時(shí)，執(zhí)行的是其類(lèi)型對(duì)象中的 tp_call 函數(shù)。因此，調(diào)用弱引用類(lèi)型對(duì)象 weakref 時(shí)，執(zhí)行的是 weakref 的類(lèi)型對(duì)象，也就是 type 的 tp_call 函數(shù)。tp_call 函數(shù)則回過(guò)頭來(lái)調(diào)用 weakref 的 tp_new 和 tp_init 函數(shù)，其中 tp_new 為實(shí)例對(duì)象分配內(nèi)存，而 tp_init 則負(fù)責(zé)初始化實(shí)例對(duì)象。

回到 Objects/weakrefobject.c 源文件，可以看到 PyWeakref_RefType 的 tp_new 字段被初始化成 *weakref___new_*  （第 276 行）。該函數(shù)的主要處理邏輯如下：

• 解析參數(shù)，得到被引用的對(duì)象（第 282 行）；
• 調(diào)用 PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 宏判斷被引用的對(duì)象是否支持弱引用，不支持就拋異常（第 286 行）；
• 調(diào)用 GET_WEAKREFS_LISTPTR 行取出對(duì)象的弱引用鏈表頭字段，為方便插入返回的是一個(gè)二級(jí)指針（第 294 行）；
• 調(diào)用 get_basic_refs 取出鏈表最前那個(gè) callback 為空 基礎(chǔ)弱引用對(duì)象（如有，第 295 行）；
• 如果 callback 為空，而且對(duì)象存在 callback 為空的基礎(chǔ)弱引用，則復(fù)用該實(shí)例直接將其返回（第 296 行）；
• 如果不能復(fù)用，調(diào)用 tp_alloc 函數(shù)分配內(nèi)存、完成字段初始化，并插到對(duì)象的弱引用鏈表（第 309 行）；
• • 如果 callback 為空，直接將其插入到鏈表最前面，方便后續(xù)復(fù)用（見(jiàn)第 4 點(diǎn)）；
  • 如果 callback 非空，將其插到基礎(chǔ)弱引用對(duì)象（如有）之后，保證基礎(chǔ)弱引用位于鏈表頭，方便獲??；

當(dāng)一個(gè)對(duì)象被回收后，tp_dealloc 函數(shù)將調(diào)用 PyObject_ClearWeakRefs 函數(shù)對(duì)它的弱引用進(jìn)行清理。該函數(shù)取出對(duì)象的弱引用鏈表，然后逐個(gè)遍歷，清理 wr_object 字段并執(zhí)行 wr_callback 回調(diào)函數(shù)（如有）。具體細(xì)節(jié)不再展開(kāi)，有興趣的話(huà)可以自行查閱 Objects/weakrefobject.c 中的源碼，位于 880 行。

好了，經(jīng)過(guò)本節(jié)學(xué)習(xí)，我們徹底掌握了弱引用相關(guān)知識(shí)。弱引用可以在不產(chǎn)生引用計(jì)數(shù)的前提下，對(duì)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行管理，常用于框架和中間件中。弱引用看起來(lái)很神奇，其實(shí)設(shè)計(jì)原理是非常簡(jiǎn)單的觀(guān)察者模式。弱引用對(duì)象創(chuàng)建后便插到一個(gè)由目標(biāo)對(duì)象維護(hù)的鏈表中，觀(guān)察（訂閱）對(duì)象的銷(xiāo)毀事件。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python中弱引用的神奇用法與原理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python弱引用用法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！