sys.getrefcount() 的返回值

Question

为什么

sys.getrefcount() 

对于每一个大数字或者简单字符串，它总是返回3？这是不是意味着程序里有3个对象存在？还有，为什么把x设置为（一个非常大的数字）并不会增加那个对象的引用计数？那3个引用计数是因为我调用了getrefcount吗？谢谢你帮我解释这个。

比如：

>>> sys.getrefcount(4234234555)
3
>>> sys.getrefcount("testing")
3
>>> sys.getrefcount(11111111111111111)
3
>>> x=11111111111111111
>>> sys.getrefcount(11111111111111111)
3 

Answer 1

看起来，当你把一个直接的数字作为参数传给sys.getrefcount时，实际上有3个引用：

• 一个是对象本身的引用（逻辑上的）；
• 一个是临时的引用，用于传递给sys.getrefcount的对象；
• 还有一个我猜是临时的引用，给解释器用的，它把原始的数字（或者字符串，或者其他任何东西）转换成可以理解的对象。

举个例子，我们来看这个：

>>> sys.getrefcount(123456)
3

>>> a = 123456
>>> sys.getrefcount(a)
2

我不太清楚Python内部到底是怎么想的，但这确实很有趣。我只能猜测，原始的整数（引用#1）会暂时转换成一个int对象（引用#2），然后这个对象作为参数传给sys.getrefcount（引用#3）。

Answer 2

1. 为了节省创建对象的时间，Python会对小字符串和整数进行缓存。

2. 当你在交互式Python解释器中输入内容时，它会暂时保存你输入的每个字面量的引用。比如，比较一下 getrefcount('foobar') 和 getrefcount('foo' + 'bar')。在后者的情况下，解释器会分别保存 'foo' 和 'bar' 的引用。

3. 来自手册的说明：

返回的计数通常比你预期的要多1，因为它还包括作为参数传递给 getrefcount() 的（临时）引用。

Answer 3

大整数对象不会被解释器重复使用，所以你会得到两个不同的对象：

>>> a = 11111
>>> b = 11111
>>> id(a)
40351656
>>> id(b)
40351704

sys.getrefcount(11111) 总是返回相同的数字，因为它测量的是一个新对象的引用计数。

对于小整数，Python总是会重复使用同一个对象：

>>> sys.getrefcount(1)
73

通常你只会得到一个新对象的引用：

>>> sys.getrefcount(object())
1

但是，Python为了提高性能，会在一个特别的预分配区域分配整数，我怀疑这额外的两个引用和这个有关。

这个实现是在 longobject.c 文件中（更新：链接到Python3）。我并不声称完全理解发生了什么。我觉得这里面有几个因素在起作用，它们缓存了临时引用：

print sys.getrefcount('foo1111111111111' + 'bar1111111111111') #1
print sys.getrefcount(111111111111 + 2222222222222)            #2
print sys.getrefcount('foobar333333333333333333')              #3