Python 中弱引用的神奇用法与原理探析

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背景

开始讨论弱引用（ weakref ）之前，我们先来看看什么是弱引用？它到底有什么作用？

假设我们有一个多线程程序，并发处理应用数据：

# 占用大量资源，创建销毁成本很高  
class Data:  
    def __init__(self, key):  
        pass 

应用数据 Data 由一个 key 唯一标识，同一个数据可能被多个线程同时访问。由于 Data 需要占用很多系统资源，创建和消费的成本很高。我们希望 Data 在程序中只维护一个副本，就算被多个线程同时访问，也不想重复创建。

为此，我们尝试设计一个缓存中间件 Cacher ：

import threading  
# 数据缓存  
class Cacher:  
    def __init__(self):  
        self.pool = {}  
        self.lock = threading.Lock()  
    def get(self, key):  
        with self.lock:  
            data = self.pool.get(key)  
            if data:  
                return data  
            self.pool[key] = data = Data(key)  
            return data 

Cacher 内部用一个 dict 对象来缓存已创建的 Data 副本，并提供 get 方法用于获取应用数据 Data 。get 方法获取数据时先查缓存字典，如果数据已存在，便直接将其返回；如果数据不存在，则创建一个并保存到字典中。因此，数据首次被创建后就进入缓存字典，后续如有其它线程同时访问，使用的都是缓存中的同一个副本。

感觉非常不错！但美中不足的是：Cacher 有资源泄露的风险！

因为 Data 一旦被创建后，就保存在缓存字典中，永远都不会释放！换句话讲，程序的资源比如内存，会不断地增长，最终很有可能会爆掉。因此，我们希望一个数据等所有线程都不再访问后，能够自动释放。

我们可以在 Cacher 中维护数据的引用次数， get 方法自动累加这个计数。于此同时提供一个 remove 新方法用于释放数据，它先自减引用次数，并在引用次数降为零时将数据从缓存字段中删除。

线程调用 get 方法获取数据，数据用完后需要调用 remove 方法将其释放。Cacher 相当于自己也实现了一遍引用计数法，这也太麻烦了吧！Python 不是内置了垃圾回收机制吗？为什么应用程序还需要自行实现呢？

冲突的主要症结在于 Cacher 的缓存字典：它作为一个中间件，本身并不使用数据对象，因此理论上不应该对数据产生引用。那有什么黑科技能够在不产生引用的前提下，找到目标对象吗？我们知道，赋值都是会产生引用的！

典型用法

这时，弱引用（ weakref ）隆重登场了！弱引用是一种特殊的对象，能够在不产生引用的前提下，关联目标对象。

# 创建一个数据  
>>> d = Data('fasionchan.com')  
>>> d  
<__main__.Data object at 0x1018571f0>  
# 创建一个指向该数据的弱引用  
>>> import weakref  
>>> r = weakref.ref(d)  
# 调用弱引用