绑定和未绑定方法对象的id（）s - 有时对于不同对象是相同的，有时对于同一对象是不同的

Question

我已经尝试了一些关于绑定和未绑定方法的代码。当我们调用它们时，我认为它们都会返回对象。但是当我使用id()获取一些信息时，它会返回一些我不理解的东西。

IDE：Eclipse

插件：pydev

Class C(object):
    def foo(self):
        pass

cobj = C()

print id(C.foo)    #1
print id(cobj.foo) #2

a = C.foo
b = cobj.foo

print id(a)        #3
print id(b)        #4

输出是......

5671672

5671672

5671672

5669368

为什么＃1和＃2返回相同的ID？它们不是不同的对象吗？如果我们将C.foo和conj.foo分配给两个变量，＃3和＃4将返回不同的id。

我认为＃3和＃4表明它们不是同一个对象，但＃1和＃2 ......

绑定方法的id和未绑定方法有什么区别？

Answer 1

无论何时通过instance.name（以及Python 2，class.name）查找方法，方法对象都是新建的。 Python每次使用descriptor protocol将函数包装在方法对象中。

因此，当您查找id(C.foo)时，会创建一个新的方法对象，您将检索其id（内存地址），然后再次丢弃该方法对象。然后你查找id(cobj.foo)，一个新的方法对象，重新使用现在释放的内存地址，你会看到相同的值。然后，再次丢弃该方法（随着引用计数降至0，垃圾收集）。

接下来，您在变量中存储了对C.foo未绑定方法的引用。现在不释放内存地址（引用计数为1，而不是0），并通过查找必须使用新内存位置的cobj.foo来创建第二个方法实例。因此，您获得两个不同的值。

见documentation for id()：

返回对象的“标识”。这是一个整数（或长整数），保证在此生命周期内该对象是唯一且恒定的。具有非重叠寿命的两个对象可具有相同的id()值。

CPython实现细节：这是内存中对象的地址。

强调我的。

您可以通过类的__dict__属性直接引用函数来重新创建方法，然后调用__get__ descriptor method：

>>> class C(object):
...     def foo(self):
...         pass
... 
>>> C.foo
<unbound method C.foo>
>>> C.__dict__['foo']
<function foo at 0x1088cc488>
>>> C.__dict__['foo'].__get__(None, C)
<unbound method C.foo>
>>> C.__dict__['foo'].__get__(C(), C)
<bound method C.foo of <__main__.C object at 0x1088d6f90>>

请注意，在Python 3中，已经删除了整个未绑定/绑定方法的区别;你得到一个函数，在你得到一个未绑定的方法之前，和一个方法，否则，方法总是绑定：

>>> C.foo
<function C.foo at 0x10bc48dd0>
>>> C.foo.__get__(None, C)
<function C.foo at 0x10bc48dd0>
>>> C.foo.__get__(C(), C)
<bound method C.foo of <__main__.C object at 0x10bc65150>>

此外，Python 3.7添加了一个新的LOAD_METHOD - CALL_METHOD操作码对，它可以精确地替换当前的LOAD_ATTRIBUTE - CALL_FUNCTION操作码对，以避免每次都创建一个新的方法对象。此优化使用instance.foo()从type(instance).__dict__['foo'].__get__(instance, type(instance))()转换type(instance).__dict__['foo'](instance)的执行路径，因此“手动”将实例直接传递给函数对象。

Answer 2

添加到@Martijn Pieters非常好的answer：

In [1]: class C(object):
   ...:     def foo(self):
   ...:         pass
   ...:

In [2]: c = C()

In [3]: id(c.foo), id(C.foo)
Out[3]: (149751844, 149751844)  # so 149751844 is current free memory address

In [4]: a = c.foo  # now 149751844 is assigned to a

In [5]: id(a)              
Out[5]: 149751844

# now python will allocate some different address to c.foo and C.foo     

In [6]: id(c.foo), id(C.foo)    # different address used this time, and
Out[6]: (149752284, 149752284)  # that address is freed after this step

# now 149752284 is again free, as it was not allocated to any variable

In [7]: b = C.foo  # now 149752284 is allocated to b    

In [8]: id(b)
Out[8]: 149752284                

In [9]: c.foo is C.foo  # better use `is` to compare objects, rather than id()
Out[9]: False