Python 类的实 例化

在 Python 中对类进行实例化很直接。要对类进行实例化，只要调用类 (就好像它是一个函数)，传入定义在 __init__ 方法中的参数。返回值将是新创建的对象。

1. 创建  Fi le Info  实例

>>> import fileinfo
>>> f = fileinfo.FileInfo("/music/_singles/kairo.mp3") (1)
>>> f.__class__                                        (2)
<class fileinfo.FileInfo at 010EC204>
>>> f.__doc__                                          (3)
'store file metadata'
>>> f                                                  (4)
{'name': '/music/_singles/kairo.mp3'}

(1)  你正在创建 FileInfo 类 (定义在 fileinfo 模块中) 的实例，并且将新创建的实例赋值给变量 f。你传入了一个参数，/music/_singles/kairo.mp3，它将最后作为在 FileInfo 中 __init__ 方法中的 filename 参数。
(2)  每一个类的实例有一个内置属性，__class__，它是对象的类。(注意这个表示包括了在我机器上的实例的物理地址，你的表示不会一样。)Java 程序员可能对 Class 类熟悉，这个类包含了像 getName 和 getSuperclass 之类用来得到一个对象元数据信息的方法。在 Python 中，这类元数据可以直接通过对象本身的属性，像 __class__、__name__ 和 __bases__ 来得到。
(3)  你可以像对函数或模块一样来访问实例的 doc string。一个类的所有实例共享相同的 doc string。
(4)  还记得什么时候 __init__ 方法将它的 filename 参数赋给 self["name"] 吗？哦，答案在这。在创建类实例时你传入的参数被正确发送到 __init__ 方法中 (当我们创建类实例时，我们所传递的参数被正确地发送给 __init__ 方法 (随同一起传递的还有对象的引用，self，它是由 Python 自动添加的)。

2. 垃圾回收
如果说创建一个新的实例是容易的，那么销毁它们甚至更容易。通常，不需要明确地释放实例，因为当指派给它们的变量超出作用域时，它们会被自动地释放。内存泄漏在 Python 中很少见。

>>> def leakmem():
...     f = fileinfo.FileInfo('/music/_singles/kairo.mp3') (1)
...     
>>> for i in range(100):
...     leakmem()                                          (2)

(1)  每次 leakmem 函数被调用，你创建了 FileInfo 的一个实例，将其赋给变量 f，这个变量是函数内的一个局部变量。然后函数结束时没有释放 f，所以你可能认为有内存泄漏，但是你错了。当函数结束时，局部变量 f 超出了作用域。在这个地方，不再有任何对 FileInfo 新创建实例的引用 (因为除了 f 我们从未将其赋值给其它变量)，所以 Python 替我们销毁掉实例。
(2)  不管我们调用 leakmem 函数多少次，决不会泄漏内存，因为每一次，Python 将在从 leakmem 返回前销毁掉新创建的 FileInfo 类实例。
对于这种垃圾收集的方式，技术上的术语叫做“引用计数”。Python 维护着对每个实例的引用列表。在上面的例子中，只有一个 FileInfo 的实例引用：局部变量 f。当函数结束时，变量 f 超出作用域，所以引用计数降为 0，则 Python 自动销毁掉实例。

在 Python 的以前版本中，存在引用计数失败的情况，这样 Python 不能在后面进行清除。如果你创建两个实例，它们相互引用 (例如，双重链表，每一个结点有都一个指向列表中前一个和后一个结点的指针)，任一个实例都不会被自动销毁，因为 Python (正确) 认为对于每个实例都存在一个引用。Python 2.0 有一种额外的垃圾回收方式，叫做“标记后清除”，它足够聪明，可以正确地清除循环引用。

作为曾经读过哲学专业的一员，让我感到困惑的是，当没有人对事物进行观察时，它们就消失了，但是这确实是在 Python 中所发生的。通常，你可以完全忘记内存管理，让 Python 在后面进行清理。