CrazyWing：Python自动化运维开发实战 四、Python变量

shenhp

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：

• 以单一下划线开头的变量名（_X）不会被 from module import *语句导入
  
• 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
  
• 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
  
• 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

　　>>>>　　19882304
　　>>> b=1

　　>>>>　　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：

• 一个本地引用离开了其作用范围，比如函数结束
  
• 对象的别名被显示的销毁
  
• 对象的一个别名被赋值给其他的对象
  
• 对象被从一个窗口对象中移除
  
• 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。