对比C和Python,谈谈指针与引用
2023-3-30 来源：不详 浏览次数：次作者
樱雨楼
引言
指针（Pointer）是C、C++以及Java、Go等语言的一个非常核心且重要的概念，而引用（Reference）是在指针的基础上构建出的一个同样重要的概念。
指针对于任何一个编程语言而言都是必须且重要的，虽然Python对指针这一概念进行了刻意的模糊与限制，但指针对于Python而言依然是一个必须进行深入讨论的话题。
本文基于C++与Python，讨论了Python中与指针及引用相关的一些行为。
什么是指针？为什么需要指针？
指针有两重含义：
（1）指代某种数据类型的指针类型，如整形指针类型、指针指针类型
（2）指代一类存放有内存地址的变量，即指针变量
指针的这两重含义是紧密联系的：作为一种变量，通过指针可以获取某个内存地址，从而为访问此地址上的值做好了准备；作为一种类型，其决定了内存地址的正确偏移长度，其应等于当前类型的单位内存大小。
如果一个指针缺少指针类型，即void*，则显然，其虽然保存了内存地址，但这仅仅是一个起点地址，指针会因为无法获知从起点向后进行的偏移量，从而拒绝解指针操作；而如果一个指针缺少地址，即nullptr，则其根本无法读取特定位置的内存。
指针存在的意义主要有以下几点：
承载通过malloc、new、allocator等获取的动态内存使得pass-by-pointer成为可能pass-by-pointer的好处包括但不限于：
避免对实参无意义的值拷贝，大幅提高效率使得对某个变量的修改能力不局限于变量自身的作用域使得swap、移动构造函数、移动赋值运算等操作可以仅针对数据结构内部的指针进行操作，从而避免了对临时对象、移后源等对象的整体内存操作由此可见，与指针相关的各操作对于编程而言都是必须的或十分重要的。
C++中的引用
在C++中，引用具有与指针相似的性质，但更加隐形与严格。C++的引用分为以下两种：
左值引用
左值引用于其初始化阶段绑定到左值，且不存在重新绑定。
左值引用具有与被绑定左值几乎一样的性质，其唯一的区别在于decltype声明：
intnumA=0,lrefA=numA;//Bindinganlvaluecout++lrefAendl;//Usethelvaluereferenceaslvaluervaluedecltype(lrefA)numB=1;//Error!
左值引用常用于pass-by-reference：
voidswap(intnumA,intnumB){inttmpNum=numA;numA=numB;numB=tmpNum;}intmain(){intnumA=1,numB=2;swap(numA,numB);coutnumAendlnumBendl;//21}
右值引用
右值引用于其初始化阶段绑定到右值，其常用于移动构造函数和移动赋值操作。在这些场合中，移动构造函数和移动赋值操作通过右值引用接管被移动对象。
右值引用与本文内容无关，故这里不再详述。
Python中的引用
Python不存在引用
由上文讨论可知，虽然“引用”对于Python而言是一个非常常用的术语，但这显然是不准确的——由于Python不存在对左/右值的绑定操作，故不存在左值引用，更不存在右值引用。
Python的指针操作
不难发现，虽然Python没有引用，但其变量的行为和指针的行为具有高度的相似性，这主要体现在以下方面：
在任何情况下（包括赋值、实参传递等）均不存在显式值拷贝，当此种情况发生时，只增加了一次引用计数变量可以进行重绑定（对应于一个不含顶层const（top-levelconst）的指针）在某些情况下（下文将对此问题进行详细讨论），可通过函数实参修改原值由此可见，Python变量更类似于（某种残缺的）指针变量，而不是引用变量。
构造函数返回指针
对于Python的描述，有一句非常常见的话：“一切皆对象”。
但在这句话中，有一个很重要的事实常常被人们忽略：对象是一个值，不是一个指针或引用。
所以，这句话的准确描述应该更正为：“一切皆（某种残缺的）指针”。虽然修改后的描述很抽象，但这是更准确的。
而由于对象从构造函数而来，至此我们可知：Python的构造函数将构造匿名对象，且返回此对象的一个指针。
这是Python与指针的第一个重要联系。
用代码描述，对于Python代码：
sampleNum=0
其不类似于C++代码：
intsampleNum=0;
而更类似于：
int__tmpNum=0,*sampleNum=__tmpNum;//或者：shared_ptrintsampleNum(newint(0));
__setitems__操作将隐式解指针
Python与指针的另一个重要联系在于Python的隐式解指针行为。
虽然Python不存在显式解指针操作，但（有且仅有）__setitems__操作将进行隐式解指针，通过此方法对变量进行修改等同于通过解指针操作修改变量原值。
此种性质意味着：
1.任何不涉及__setitems__的操作都将成为指针重绑定。
对于Python代码：
numList=[None]*10#RebindingnumList=[None]*5
其相当于：
int*numList=newint[10];//Rebindingdelete[]numList;numList=newint[5];delete[]numList;
由此可见，对numList的非__setitems__操作，导致numList被绑定到了一个新指针上。
2.任何涉及__setitems__的操作都将成为解指针操作。
由于Python对哈希表的高度依赖，“涉及__setitems__的操作”在Python中实际上是一个非常广泛的行为，这主要包括：
对数组的索引操作对哈希表的查找操作涉及__setattr__的操作（由于Python将attribute存储在哈希表中，所以__setattr__操作最终将是某种__setitems__操作）我们用一个稍复杂的例子说明这一点：
对于以下Python代码：
classComplex(object):def__init__(self,real=0.,imag=0.):self.real=realself.imag=imagdef__repr__(self):return(%.2f,%.2f)%(self.real,self.imag)defmain():
