5.4. 类的实例化

5.4.1. 垃圾回收

在 Python 中对类进行实例化很直接。为了对类进行实例化，只要调用类，好象它是一个函数，传入定义在 __init__ 方法中的参数。返回值将是新创建的对象。

例 5.7. 创建 `FileInfo` 实例

>>> import fileinfo
>>> f = fileinfo.FileInfo("/music/_singles/kairo.mp3") 
>>> f.__class__                                        
<class fileinfo.FileInfo at 010EC204>
>>> f.__doc__                                          
'store file metadata'
>>> f                                                  
{'name': '/music/_singles/kairo.mp3'}

	你正在创建 `FileInfo` 类（定义在 `fileinfo` 模块中）的实例，并且将新创建的实例赋值给变量 `f`。你传入了一个参数，`/music/_singles/kairo.mp3`，它将最后作为在 `FileInfo` 中 `__init__` 方法中的 `filename` 参数。
	每一个类的实例有一个内置属性， `__class__`，它是对象的类。（注意这个表示包括了在我机器上的实例的物理地址，你的表示不会一样。） Java 程序员可能对 `Class` 类熟悉，这个类包含了象 `getName` 和 `getSuperclass` 之类用来得到一个对象元数据信息的方法。在 Python 中，这类元数据可以直接通过对象本身的属性，象 `__class__`, `__name__` 和 `__bases__` 来得到。
	你可以象对函数或模块一样来访问实例的 `doc string`。一个类的所有实例共享相同的 `doc string`。
	还记得什么时候 `__init__` 方法将它的 `filename` 参数赋给 `self["name"]` 吗？哦，答案在这。在创建类实例时你传入的参数被正确发送到 `__init__` 方法中（当我们创建类实例时，我们所传递的参数被正确地发送给 __init__ 方法（随同一起传递的还有对象的引用，`self`，它是由 Python 自动添加的）。


	在 Python 中，创建类的实例只要调用一个类，仿佛它是一个函数就行了。不象 C++ 或 Java 有一个明确的 `new` 操作符。

5.4.1. 垃圾回收

如果说创建一个新的实例是容易的，那么销毁它们甚至更容易。通常，不需要明确地释放实例，因为当指派给它们的变量超出作用域时，它们会被自动地释放。内存泄漏在 Python 中很少见。

例 5.8. 尝试实现内存泄漏

>>> def leakmem():
...     f = fileinfo.FileInfo('/music/_singles/kairo.mp3') 
...     
>>> for i in range(100):
...     leakmem()

每次 leakmem 函数被调用，你创建了 FileInfo 的一个实例，将其赋给变量 f，这个变量是函数内的一个局部变量。然后函数结束没有释放 f，所以你可能认为有内存泄漏，但是你错了。当函数结束时，局部变量 f 超出了作用域。在这个地方，不再有任何对 FileInfo 新创建实例的引用（因为除了 f 我们从未将其赋值给其它变量），所以 Python 替我们销毁掉实例。

不管我们调用 leakmem 函数多少次，决不会泄漏内存，因为每一次，Python 将在从 leakmem 返回前销毁掉新创建的 FileInfo 类实例。

对于这种垃圾收集的方式，技术上的术语叫做“引用计数”。Python 维护着对每个实例的引用列表。在上面的例子中，只有一个 FileInfo 的实例引用：局部变量 f。当函数结束时，变量 f 超出作用域，所以引用计数降为 0，则 Python 自动销毁掉实例。

在 Python 的以前版本中，存在引用计数失败的情况，这样 Python 不能在后面进行清除。如果你创建两个实例，它们相互引用（例如，双重链表，每一个结点有都一个指向列表中前一个和后一个结点的指针），任一个实例都不会被自动销毁，因为 Python （正确）认为对于每个实例都存在一个引用。 Python 2.0 有一种额外的垃圾回收方式，叫做“标记后清除”，它足够聪明，可以正确地清除循环引用。

作为曾经读过哲学专业的一员，让我感到困惑的是，当没有人对事物进行观察时，它们就消失了，但是这确实是在 Python 中所发生的。通常，你可以完全忘记内存管理，让 Python 在后面进行清理。

进一步阅读

Python Library Reference 总结了象 __class__ 之类的内置属性。
Python Library Reference 提供了 gc 模块的文档，此模块给予你对 Python 的垃圾回收的底层控制权。

Python 研究(Dive Into Python)