Python 变量、内存和指称计数

(a) 起因的好事是，该线性创建了它自己对线程之前该方位的举出，给我们留下了 +1 计为数。 用到 getrefcount() 相当比较简单，而且效果更好。 但是，请求忘记每次用到它时都要等于 1 以获得所均需的结果。 虽然 getrefcount() 工作得更好，但如果您想解决 +1 计为数问题，您可以用到另一种方法。 但是，您均并不需要深入采石场并用到 ctypes 模块化。

from ctypes import c_long

# I will create a wrapper function to ease our work.

def ref_count(memory_address: int):

return c_long.from_address(memory_address).value

a = [1, 2, 3]

b = a

c = b

print(ref_count(id(a)))

>>> 3

所以，刚刚起因的好事很容易掌握。 在第一个举例来说之前，来自 sysmodule 的 getrefcount(var)，我们将也就是说为资料类型发送到给线性，然后该线性朝向线程邮箱，在举出计为数上随即上升一个。 因此，在第二个举例来说之前，来自 ctypes 模块化的 c_long.from_address(mem_add)，我们发送到了为资料类型的 id，它是对方位的也就是说举出。

但请求忘记，一旦计为数变为 0，Python 线程图形用户界面将释放插座并或许将其减半给其他东西。 所以，如果你在同一个邮箱上随即次运行 ref_count 线性，忍耐不要期望想到 0always。 它或许被减半给其他东西，并且举出计为数或许是 99342 或其他。 总而言之，在 Python 面向对象之前，我们从不处理事件线程监管和举出计为数，因为 Python 在前台处理事件它； 但是，深入认识到简约之前起因的好事是更好的。

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