如何分析Python自動化運維開發(fā)中的變量

本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何分析Python自動化運維開發(fā)中的變量，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

好程序員分享Python自動化運維開發(fā)實戰(zhàn)四-變量

導(dǎo)語：1.什么是變量2.變量名稱的命名3.變量賦值4.變量存儲數(shù)據(jù)的方式5.引用計數(shù)
什么是變量:

python學(xué)習(xí)過程中會用到許多數(shù)據(jù)，那為了方便操作，需要把這些數(shù)據(jù)分別用一個簡單的名字代表，方便在接下來的程序中引用。

變量就是代表某個數(shù)據(jù)(值)的名稱。簡單點說變量就是給數(shù)據(jù)起個名字

變量名稱的命名：

由字母數(shù)字下劃線組成的，且不能以數(shù)字開頭，不能使用關(guān)鍵字，區(qū)分大小寫。

命名慣例：

1. 以單一下劃線開頭的變量名（_X）不會被 from module import *語句導(dǎo)入2. 前后有下劃線的變量名（_X_）是系統(tǒng)定義的變量名，對解釋器有特殊意義3. 以雙下劃線開頭，但結(jié)尾沒有雙下劃線的變量名（__X）是類的本地變量4. 通過交互模式運行時，只有單個下劃線的變量名（_）會保存最后表達(dá)式的結(jié)果

python命名規(guī)范總結(jié)：

模塊名：小寫字母，單詞之間用_分割，比如ad_stats.py包名：和模塊名一樣類名：單詞首字母大寫，比如AdStats ConfigUtil全局變量名：大寫字母，單詞之間用_分割，比如UMBER  COLOR_WRITE普通變量：小寫字母，單詞之間用_分割，比如this_is_a_var實例變量：以_開頭，其他和普通變量一樣，比如_price    _instance_var私有實例變量（外部訪問會報錯）：以__開頭（2個下劃線），其他和普通變量一樣          __private_var專有變量： __開頭，__結(jié)尾，一般為python的自有變量，不要以這種方式命名          __doc__         __class_
變量賦值：

是變量聲明和定義的過程

單個變量賦值：

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-counter = 100  # 賦值整型變量miles = 1000.0 # 浮點型name = "John"  # 字符串print counterprint milesprint name       

多個變量賦值：

Python允許你同時為多個變量賦值。例如：a = b = c = 1以上實例，創(chuàng)建一個整型對象，值為1，三個變量被分配到相同的內(nèi)存空間上。同時為多個變量賦不同的值。例如：a, b, c = 1, 2, "john"以上實例，兩個整型對象1和2的分配給變量a和b，字符串對象"john"分配給變量c。
變量存儲數(shù)據(jù)的方式：

一般編程語言變量存儲數(shù)據(jù)的方式：

變量是計算機(jī)內(nèi)存中的一塊區(qū)域，變量可以存儲規(guī)定范圍內(nèi)的值，而且值是可變的。在創(chuàng)建變量時會在內(nèi)存中開辟一個空間?；谧兞康臄?shù)據(jù)類型，解釋器會分配指定內(nèi)存，并決定什么數(shù)據(jù)可以被存儲在內(nèi)存中。因此，變量可以指定不同的數(shù)據(jù)類型，這些變量可以存儲整數(shù)，小數(shù)或字符。 比如c語言在聲明一個變量a之后，會在內(nèi)存中開辟出一塊兒對應(yīng)的空間，在此空間中可以存儲不同的值，也就是給變量賦予不同的值

python變量在內(nèi)存中存儲值得方式和其他編程語言不同：

在Python中，變量名沒有類型，但對象有   變量名只是對對象的引用（內(nèi)部實現(xiàn)為指針）       python中是以數(shù)據(jù)為主，變量a只是相當(dāng)于一個內(nèi)存空間的標(biāo)簽，a=1開辟一塊空間存儲1,之后重新復(fù)制a=2是重新開辟出新的空間存儲2，變量名稱a換了個位置指向新空間中的2同樣的地址空間可以有兩個或多個標(biāo)簽，比如a=1,b=1實際上是a和b指向同一個地址空間查看變量指向地址空間的地址：使用id(變量名稱)函數(shù)    >>> a=1    >>> id(a)    19882304    >>> b=1    >>> id(b)    19882304      上例發(fā)現(xiàn)同一個值賦值給不同變量，實際地址空間未發(fā)生變化，只是標(biāo)簽發(fā)生了變化
PYTHON內(nèi)部的引用計數(shù)（SYS.GETREFCOUNT）:

什么是引用計數(shù)器：
Python內(nèi)部記錄著所有使用中的對象有多少引用。一個內(nèi)部跟蹤變量，稱為一個引用計數(shù)器。當(dāng)對象被創(chuàng)建時，就創(chuàng)建了一個引用計數(shù)，當(dāng)這個對象不再需要時，也就是說，這個對象的引用計數(shù)變?yōu)?時，它被垃圾回收。(這個只是形象的說一下，并不是嚴(yán)格的100%正確，但是通俗的理解往往是最好的學(xué)習(xí)方式)

增加引用計數(shù)：

當(dāng)對象被創(chuàng)建并(將其引用)賦值給變量時，該對象的引用技術(shù)就是被設(shè)置為1。 當(dāng)同一個對象的應(yīng)用或者是對象又被賦值給其他變量時，或者作為參數(shù)傳遞給函數(shù)，方法或類實例時，或者被賦值為一個窗口對象的成員時，該對象的一個新的引用，或者稱作別名，就被創(chuàng)建(則該對象的引用計數(shù)自動加1)

減少引用計數(shù)：

當(dāng)對象的引用被銷毀時，引用計數(shù)會減少。最明顯的例子就是當(dāng)引用離開其作用范圍時，這種情況最經(jīng)常出現(xiàn)在函數(shù)運行結(jié)束時，所有局部變量都被自動銷毀，對象的引用計數(shù)也就隨之減少。

當(dāng)變量被賦值給另外一個對象時，源對象的引用技術(shù)也會自動減1

其他造成對象的引用計數(shù)減少的方式包括使用del語句刪除一個變量，或者當(dāng)一個對象的引用計數(shù)在以下情況會減少：

1. 一個本地引用離開了其作用范圍，比如函數(shù)結(jié)束2. 對象的別名被顯示的銷毀3. 對象的一個別名被賦值給其他的對象4. 對象被從一個窗口對象中移除5. 窗口對象本身被銷毀   

例子：

>>> import sys>>> a="ab">>> sys.getrefcount("ab")3            第一次結(jié)果為3>>> b="ab">>> sys.getrefcount("ab")4             第二次結(jié)果+1>>> b=0   b引用了其他的對象（0），對于"ab"來講就取消了一個引用>>> sys.getrefcount("ab")3             結(jié)果在上次引用的基礎(chǔ)上-1

注意：在交互式解釋器中帶空格的對象引用次數(shù)永遠(yuǎn)為3，但是在腳本中回歸正常，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:

不再被使用的內(nèi)存會被一種稱為垃圾收集的機(jī)制釋放。像上面說的，雖然解釋器跟蹤對象的引用計數(shù)，但是垃圾收集器負(fù)責(zé)釋放內(nèi)存。垃圾收集器是一塊獨立的代碼，它用來尋找引用計數(shù)為0的對象，他也負(fù)責(zé)檢查那些雖然引用計數(shù)大于0但也該被銷毀的對象。特定情形會導(dǎo)致循環(huán)引用。一個循環(huán)引用發(fā)生在當(dāng)你有至少兩個對象互相引用時，也就是所說的引用都消失時，這些引用仍然存在，這說明只靠引用計數(shù)是不夠的。Python的垃圾收集器實際上是一個引用計數(shù)器和一個循環(huán)垃圾收集器。當(dāng)一個對象的引用計數(shù)變?yōu)?，解釋器會暫停，釋放掉這個對象和僅有這個對象可訪問的其他對象，作為引用計數(shù)的補(bǔ)充，垃圾收集器也會留心被分配的總量很大(以及未通過引用計數(shù)銷毀的那些)  的對象。在這種情況下，解釋器會暫停下來，試圖清理所有為引用的循環(huán)。

以上就是如何分析Python自動化運維開發(fā)中的變量，小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。