数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究如何处理Python类之间的循环依赖？
在本文中，我们将讨论如何处理Python类之间的循环依赖。首先，让我们了解什么是循环依赖。
当两个或多个模块相互依赖时，这被称为循环依赖。这是因为每个模块都是根据其他模块定义的。
下面是一个示例，展示了循环依赖
functionE(): functionF()
以及
functionF(): functionE()
上面显示的代码清楚地展示了循环依赖。FunctionA()调用FunctionB()，后者依赖于前者，而FunctionB()调用FunctionA()。这种循环依赖存在一些明显的问题，我们将在下一节中更详细地讨论。
循环依赖的问题
循环依赖可能会导致代码出现各种问题。例如，它可能导致模块之间紧密耦合，从而限制代码重用。这方面也使长期代码维护更具挑战性。
循环依赖也可能是诸如内存泄漏、无限递归和级联效应等问题的根源。当你的代码包含循环依赖时，调试它产生的许多潜在问题可能非常具有挑战性，如果不仔细，这种情况就会发生。
示例
当参与循环引用的任何对象的类都有一个唯一的__del__函数时，就会出现问题。以下是一个示例，展示了循环依赖导致的问题：
class Python: def __init__(self): print("Object Python is Created") def __del__(self): print("Object Python is Destroyed") class Program: def __init__(self): print("Object Program is Created") def __del__(self): print("Object Program is Destroyed") #create the two objects Py = Python() Pr = Program() #set up the circular reference Py.Pr = Pr Pr.Py = Py #delete the objects del Py del Pr
输出
在这里，Py和Pr对象都有一个自定义的__del__函数，并且相互持有引用。最终，当我们尝试手动删除对象时，__del__方法没有被调用，这表明对象没有被销毁，而是导致了内存泄漏。
在这种情况下，Python的垃圾收集器无法收集对象以进行内存清理，因为它不确定以何种顺序调用__del__函数。
Object Python is Created Object Program is Created Object Python is Destroyed Object Program is Destroyed
修复Python中循环依赖中的内存泄漏
循环引用可能导致内存泄漏，可以通过两种方式避免：手动清除每个引用和使用Python中的weakref()函数。
手动删除每个引用不是一个理想的选择，因为weakref()消除了程序员需要考虑删除引用的时间点的需要。
在Python中，weakref函数提供一个弱引用，它不足以保持对象的存活。当对对象的唯一剩余引用是弱引用时，该对象可以被垃圾收集器自由销毁，以便其内存可以被另一个对象使用。
示例
以下示例显示了如何修复循环依赖中的内存泄漏：
import weakref class Python: def __init__(self): print("Object Python is Created") def __del__(self): print("Object Python is Destroyed") class Program: def __init__(self): print("Object Program is Created") def __del__(self): print("Object Program is Destroyed") #create the two objects Py = Python() Pr = Program() #set up the weak circular reference Py.Pr = weakref.ref(Pr) Pr.Py = weakref.ref(Py) #delete the objects del Py del Pr
输出
正如你所看到的，这次使用了两个__del__方法，证明对象已成功从内存中删除。
Object Python is Created Object Program is Created Object Python is Destroyed Object Program is Destroyed
通过循环导入的循环依赖
Python中的import语句会创建循环导入，这是一种循环依赖。
示例
以下示例说明了这一点。假设我们创建了3个Python文件，如下所示：
Example1.py
# module3 import module4 def func8(): module4.func4() def func9(): print('Welcome to TutorialsPoint')
Example2.py
# module4 import module4 def func4(): print('Thank You!') module3.func9()
Example3.py
# __init__.py import module3 module3.func8()
Python在导入模块时检查模块注册表，查看它是否已被导入。如果模块已注册，Python会从缓存中使用已存在的对象。模块注册表是一个已初始化模块的表，使用模块名称作为索引。sys.modules提供了对该表的访问。
如果模块未注册，Python会找到它，根据需要初始化它，然后在新模块的命名空间中执行它。
在上面的示例中，当Python到达import module4时，它会加载并运行。但是，module3也需要module4，因为它定义了func8()。
输出
当func4()试图调用module3中的func9()时，问题就出现了。func9()尚未定义并返回错误，因为module3首先加载，它在访问它之前加载了module4：
$ python __init__.py Thank You! Traceback (most recent call last): File "__init__.py", line 3, inModule3.func8() File "C:\Users\Lenovo\Desktop\module3\__init__.py", line 5, in func8 Module4.func4() File "C:\Users\Lenovo\Desktop\module4\__init__.py", line 6, in func4 module4.func9() AttributeError: 'module' object has no attribute 'func9
修复上述循环依赖
循环导入通常是设计不良的结果。对程序的更详细分析可能表明该依赖实际上并非必需，或者可以将依赖的功能转移到其他模块而无需循环引用。
有时，将两个模块合并到一个更大的模块中是一个简单的解决方案。
示例
上面示例中的最终代码将类似于上面给出的解释：
# module 3 & 4 def func8(): func4() def func4(): print('Welcome to TutorialsPoint') func9() def func9(): print('Thank You!') func8()
输出
以下是上面代码的输出：
Welcome to TutorialsPoint Thank You!
注意 - 但是，如果两个模块已经包含很多代码，合并后的模块可能包含一些不相关的函数（紧密耦合），并且可能会变得非常大。
如果这不起作用，另一个选择是延迟导入module4，只在需要时导入它。为此，将module4的导入包含在func8()的定义中，如下所示：
# module 3 def func8(): import module4 module4.func4() def func9(): print('Thank You!')
在上述情况下，Python将能够加载module3中的所有函数，并且只在需要时加载module4。
通常的做法是在模块（或脚本）的开头插入所有import语句，但这并非必需，“这种方法不会违反Python语法。”
4K+ 次浏览
