在 Python 中实例化类非常简单。要实例化一个类，只需像调用函数一样调用该类，并传递 __init__ 方法定义的参数。返回值将是新创建的对象。
示例 5.7. 创建 FileInfo 实例
>>> import fileinfo >>> f = fileinfo.FileInfo("/music/_singles/kairo.mp3")>>> f.__class__
<class fileinfo.FileInfo at 010EC204> >>> f.__doc__
'store file metadata' >>> f
{'name': '/music/_singles/kairo.mp3'}
|
|
您正在创建一个 FileInfo 类（在 fileinfo 模块中定义）的实例，并将新创建的实例分配给变量 f。您正在传递一个参数，/music/_singles/kairo.mp3，它最终将作为 FileInfo 的 __init__ 方法中的 filename 参数。 |
|
|
每个类实例都有一个内置属性，__class__，它是对象的类。（请注意，此处的表示包括实例在我的机器上的物理地址；您的表示将有所不同。）Java 程序员可能熟悉 Class 类，它包含 getName 和 getSuperclass 等方法来获取有关对象的元数据信息。在 Python 中，可以通过 __class__、__name__ 和 __bases__ 等属性直接在对象本身上获取此类元数据。 |
|
|
您可以像使用函数或模块一样访问实例的 docstring。类的所有实例共享相同的 docstring。 |
|
|
还记得 __init__ 方法 将其 filename 参数分配给 self["name"] 吗？嗯，结果就在这里。创建类实例时传递的参数会直接发送到 __init__ 方法（以及对象引用 self，这是 Python 免费添加的）。 |
 |
|
| 在 Python 中，只需像调用函数一样调用类即可创建该类的新实例。没有像 C++ 或 Java 那样的显式 new 运算符。 | |
如果创建新实例很容易，那么销毁它们就更容易了。通常，不需要显式释放实例，因为当分配给它们的变量超出范围时，它们会自动释放。内存泄漏在 Python 中很少见。
示例 5.8. 尝试实现内存泄漏
>>> def leakmem(): ... f = fileinfo.FileInfo('/music/_singles/kairo.mp3')
|
|
每次调用 leakmem 函数时，您都会创建一个 FileInfo 的实例，并将其分配给变量 f，它是函数内的局部变量。然后函数结束而没有释放 f，因此您可能会预期出现内存泄漏，但您错了。当函数结束时，局部变量 f 超出范围。此时，不再有任何对新创建的 FileInfo 实例的引用（因为您从未将其分配给 f 以外的任何内容），因此 Python 会为我们销毁该实例。 |
|
|
无论您调用 leakmem 函数多少次，它都不会泄漏内存，因为每次 Python 都会在从 leakmem 返回之前销毁新创建的 FileInfo 类。 |
这种形式的垃圾回收的技术术语是“引用计数”。Python 会保留对创建的每个实例的引用列表。在上面的示例中，只有一个对 FileInfo 实例的引用：局部变量 f。当函数结束时，变量 f 超出范围，因此引用计数降至 0，Python 会自动销毁该实例。
在以前版本的 Python 中，存在引用计数失败的情况，并且 Python 无法为您清理。如果您创建了两个相互引用的实例（例如，双向链表，其中每个节点都有一个指向列表中上一个和下一个节点的指针），则这两个实例都不会被自动销毁，因为 Python（正确地）认为始终存在对每个实例的引用。Python 2.0 有一种称为“标记清除”的附加垃圾回收形式，它足够智能，可以注意到这种虚拟僵局并正确清理循环引用。
作为一名前哲学专业学生，我认为当没有人看着它们时，事物就会消失，这让我感到不安，但这正是 Python 中发生的事情。通常，您可以简单地忘记内存管理，让 Python 为您清理。
垃圾回收的进一步阅读
- Python 库参考 总结了 内置属性，如 __class__。
- Python 库参考 记录了 gc 模块，它使您可以对 Python 的垃圾回收进行低级控制。