了解python引用计数以便调试c扩展

我正在编写一个c扩展，并想在pytest中测试它

我测试的部分内容是对象上的引用计数是否正确。因此，我用纯python构建了一个小测试，这让我感到困惑

从Ipython我得到：

In [1]: x = 153513514215

In [2]: import sys

In [3]: sys.getrefcount(x)
Out[3]: 2

所以，一切都很好，一份来自作业，一份来自来电者

但是，下面的脚本（stackoverflow_test.py）给出了以下结果

import sys

def test_ref_count_int():
    x = 677461248192962146784178
    assert sys.getrefcount(x) == 2

def test_ref_count_str():
    y = 'very long and probbably very unique string'
    assert sys.getrefcount(y) == 2

def normal_te_st():
    x = 222677461248192962146784178
    y = '!!!!very long and probbably unique string!!!!'
    print ('x refcount = {}'.format(sys.getrefcount(x)))
    print ('y refcount = {}'.format(sys.getrefcount(y)))

if __name__ == '__main__':
    normal_te_st()

当我将其作为普通python脚本运行时

$ python3 stackoverflow_test.py
x refcount = 4
y refcount = 4

为什么是4而不是2

当我用pytest运行它时

$ python3 -m pytest stackoverflow_test.py
=================== test session starts ===================
platform linux -- Python 3.4.3, pytest-3.0.7, py-1.4.33, pluggy-0.4.0
rootdir: /opt/projects/0001_Intomics/00005_TextMining/jcr/textmining/tests, inifile:
collected 2 items

stackoverflow_test.py FF

======================== FAILURES =========================
___________________ test_ref_count_int ____________________

    def test_ref_count_int():
        x = 677461248192962146784178
>       assert sys.getrefcount(x) == 2
E       assert 3 == 2
E        +  where 3 = <built-in function getrefcount>(677461248192962146784178)
E        +    where <built-in function getrefcount> = sys.getrefcount

stackoverflow_test.py:7: AssertionError
___________________ test_ref_count_str ____________________

    def test_ref_count_str():
        y = 'very long and probbably very unique string'
>       assert sys.getrefcount(y) == 2
E       AssertionError: assert 3 == 2
E        +  where 3 = <built-in function getrefcount>('very long and probbably very unique string')
E        +    where <built-in function getrefcount> = sys.getrefcount

stackoverflow_test.py:11: AssertionError

$python3-m pytest stackoverflow\u test.py
=========================测试会话开始===================
平台linux——Python 3.4.3、pytest-3.0.7、py-1.4.33、pluggy-0.4.0
rootdir:/opt/projects/0001_Intomics/00005_TextMining/jcr/TextMining/tests，文件：
收集2项
stackoverflow_test.py FF
=====================================故障=========================
___________________测试参考计数____________________
def test_ref_count_int（）：
x=677461248192962146784178
>断言sys.getrefcount（x）==2
E断言3==2
E+式中3=（677461248192962146784178）
E+where=sys.getrefcount
stackoverflow_test.py:7:AssertionError
___________________测试参考计数____________________
def test_ref_count_str（）：
y='非常长且可能非常独特的字符串'
>断言sys.getrefcount（y）==2
断言错误：断言3==2
E+式中3=（“非常长且可能非常独特的字符串”）
E+where=sys.getrefcount
stackoverflow_test.py:11:AssertionError

为什么是3而不是2

问题：为什么会这样

• python=4个引用计数
• pytest=3个参考计数
• ipython会话=2个参考计数

---

我希望它在所有3种情况下都像ipython一样，有人能解释发生了什么，并给我一些提示如何最好地测试我正在创建的对象。

代码中的文字存储在代码对象中。字节码堆栈是另一个参考：

>>> import dis
>>> def normal_te_st():
...     x = 222677461248192962146784178
...     y = '!!!!very long and probbably unique string!!!!'
...     print ('x refcount = {}'.format(sys.getrefcount(x)))
...     print ('y refcount = {}'.format(sys.getrefcount(y)))
...
>>> normal_te_st.__code__.co_consts
(None, 222677461248192962146784178, '!!!!very long and probbably unique string!!!!', 'x refcount = {}', 'y refcount = {}')
>>> dis.dis(normal_te_st)
  2           0 LOAD_CONST               1 (222677461248192962146784178)
              2 STORE_FAST               0 (x)

  3           4 LOAD_CONST               2 ('!!!!very long and probbably unique string!!!!')
              6 STORE_FAST               1 (y)

  4           8 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             10 LOAD_CONST               3 ('x refcount = {}')
             12 LOAD_ATTR                1 (format)
             14 LOAD_GLOBAL              2 (sys)
             16 LOAD_ATTR                3 (getrefcount)
             18 LOAD_FAST                0 (x)
             20 CALL_FUNCTION            1
             22 CALL_FUNCTION            1
             24 CALL_FUNCTION            1
             26 POP_TOP

  5          28 LOAD_GLOBAL              0 (print)
             30 LOAD_CONST               4 ('y refcount = {}')
             32 LOAD_ATTR                1 (format)
             34 LOAD_GLOBAL              2 (sys)
             36 LOAD_ATTR                3 (getrefcount)
             38 LOAD_FAST                1 (y)
             40 CALL_FUNCTION            1
             42 CALL_FUNCTION            1
             44 CALL_FUNCTION            1
             46 POP_TOP
             48 LOAD_CONST               0 (None)
             50 RETURN_VALUE

LOAD_CONST

opcode从附加到code对象的

co_CONST

元组加载对象；该元组是一个引用

STORE_FAST

然后将其放入局部变量，这是第二个引用

然后是

LOAD\u FAST

opcode，它从本地存储中获取一个名称并将其放在堆栈上

最后但并非最不重要的一点是，将该值传递给

sys.getrefcount（）

调用

如果你想了解什么引用了你的对象，你可能想看看；此函数在调用时排除自身和堆栈，因此您可以在心里添加+2：

>>> import gc
>>> def gc_demo():
...     x = 222677461248192962146784178
...     print(gc.get_referrers(x))
...
>>> gc_demo()
[(None, 222677461248192962146784178), <frame object at 0x106a25a98>]

导入gc >>>def gc_demo（）： ... x=22267461248192962146784178 ... 打印（gc.get_参考（x）） ... >>>gc_demo（） [（无，22267461248192962146784178），] 打印2个对象；

co_consts

元组和当前调用帧（对于局部变量）

py.test

执行一些附加操作，因此参考计数再次不同

您可能还想用C或C++文档来阅读扩展Python，其中的C API参考手册，最后但并非最不相同的，要学习如何创建一个Python构建，帮助您详细跟踪引用计数。

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决不应依赖于对对象的特定数量的引用。我可以通过访问函数对象来为对象添加更多引用，例如（

foo=normal\u te\u st.\uuuu code\uuuu.co\u conts[1]

甚至在运行函数之前都会增加引用计数）。需要增加引用计数的是一个实现细节。请确保您自己的代码正确处理引用。

谢谢您的引用，我需要仔细考虑一下，但这个答案正是我所希望的。。。