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动态语言的灵活性是把双刃剑 -- 以 Python 语言为例

spring发布于 2018-03-09 09:13查看:768回复:1

什么是动态语言()呢,是相对于静态语言而言,将很多静态语言编译(compilation)时期所做的事情推迟到运行时,在运行时修改代码的行为,比如添加新的对象和函数,修改既有代码的功能,改变类型。绝大多数动态语言都是动态类型(Dynamic Typed),所谓动态类型,是在运行时确定数据类型,变量使用之前不需要类型声明,通常变量的类型是被赋值的那个值的类型。Python就是属于典型的动态语言。

动态语言的魅力在于让开发人员更好的关注需要解决的问题本身,而不是冗杂的语言规范,也不用干啥都得写个类。运行时改变代码的行为也是非常有用,比如python的热更新,可以做到不关服务器就替换代码的逻辑,而静态语言如C++就很难做到这一点。笔者使用得最多的就是C++和Python,C++中的一些复杂的点,比如模板(泛型编程)、设计模式(比如template method),在Python中使用起来非常自然。我也看到过有一些文章指出,设计模式往往是特定静态语言的补丁 — 为了弥补语言的缺陷或者限制。

以笔者的知识水平,远远不足以评价动态语言与静态语言的优劣。本文也只是记录在我使用Python这门动态语言的时候,由于语言的灵活性,由于动态类型,踩过的坑,一点思考,以及困惑。

第一个问题:Mutable对象被误改

这个是在线上环境出现过的一个BUG

事后说起来很简单,服务端数据(放在dict里面的)被意外修改了,但查证的时候也花了许多时间,伪代码如下:

image.png

上述的代码很简单,dct是一个dict,极大概率会调用一个不用修改dct的子函数,极小概率出会调用到可能修改dct的子函数。问题就在于,调用routine函数的参数是服务端全局变量,理论上是不能被修改的。当然,上述的代码简单到一眼就能看出问题,但在实际环境中,调用链有七八层,而且,在routine这个函数的doc里面,声明不会修改dct,该函数本身确实没有修改dct,但调用的子函数或者子函数的子函数没有遵守这个约定。

从python语言特性看这个问题

本小节解释上面的代码为什么会出问题,简单来说两点:dict是mutable对象; dict实例作为参数传入函数,然后被函数修改了。

Python中一切都是对象(evething is object),不管是int str dict 还是类。比如 a =5, 5是一个整数类型的对象(实例);那么a是什么,a是5这个对象吗? 不是的,a只是一个名字,这个名字暂时指向(绑定、映射)到5这个对象。b = a 是什么意思呢, 是b指向a指向的对象,即a, b都指向整数5这个对象

那么什么是mutable 什么是immutable呢,mutable是说这个对象是可以修改的,immutable是说这个对象是不可修改的(废话)。还是看Python官方怎么说的吧

承接上面的例子(a = 5),int类型就是immutable,你可能说不对啊,比如对a赋值, a=6, 现在a不是变成6了吗?是的,a现在”变成”6了,但本质是a指向了6这个对象 — a不再指向5了

检验对象的唯一标准是id,id函数返回对象的地址,每个对象在都有唯一的地址。看下面两个例子就知道了

image.png

或者这么说,对于非可变对象,在对象的生命周期内,没有办法改变对象所在内存地址上的值。

python中,不可变对象包括:int, long, float, bool, str, tuple, frozenset;而其他的dict list 自定义的对象等属于可变对象。注意: str也是不可变对象,这也是为什么在多个字符串连接操作的时候,推荐使用join而不是+

而且python没有机制,让一个可变对象不可被修改(此处类比的是C++中的const)

dict是可变对象!

那在python中,调用函数时的参数传递是什么意思呢,是传值、传引用?事实上都不正确,我不清楚有没有专业而统一的说法,但简单理解,就是形参(parameter)和实参(argument)都指向同一个对象,仅此而已。来看一下面的代码:

image.png

运行结果:

image.png


可以看到,刚进入子函数double的时候,a,v指向的同一个对象(相同的id)。对于test int的例子,v因为v*=2,指向了另外一个对象,但对实参a是没有任何影响的。对于testlst的时候,v*=2是通过v修改了v指向的对象(也是a指向的对象),因此函数调用完之后,a指向的对象内容发生了变化。

如何防止mutable对象被函数误改:

为了防止传入到子函数中的可变对象被修改,最简单的就是使用copy模块拷贝一份数据。具体来说,包括copy.copy, copy.deepcopy, 前者是浅拷贝,后者是深拷贝。二者的区别在于:

简单来说,深拷贝会递归拷贝,遍历任何compound object然后拷贝,例如:

image.png

从例子可以看出浅拷贝的局限性,Python中,对象的基本构造也是浅拷贝,例如

image.png

正是由于浅拷贝与深拷贝本质上的区别,二者性能代价差异非常之大,即使对于被拷贝的对象来说毫无差异:

image.png

运行结果:

image.png

在上面的示例中,dct这个dict的values都是int类型,immutable对象,因为无论浅拷贝 深拷贝效果都是一样的,但是耗时差异巨大。如果在dct中存在自定义的对象,差异会更大

那么为了安全起见,应该使用深拷贝;为了性能,应该使用浅拷贝。如果compound object包含的元素都是immutable,那么浅拷贝既安全又高效,but,对于python这种灵活性极强的语言,很可能某天某人就加入了一个mutable元素。

好的API

好的API应该是easy to use right; hard to use wrong。API应该提供一种契约,约定如果使用者按照特定的方式调用,那么API就能实现预期的效果。

在静态语言如C++中,函数签名就是最好的契约。

在C++中,参数传递大约有三种形式,传值、传指针、传引用(这里不考虑右值引用)。指针和引用虽然表现形式上差异,但效果上是差不多的,因此这里主要考虑传值和传引用。比如下面四个函数签名:

image.png

对于第1、2个函数,对于调用者来说都是一样的,因为都会进行拷贝(深拷贝),无论func函数内部怎么操作,都不会影响到实参。二者的区别在于函数中能否对a进行修改,比如能否写 a *= 2。

第3个函数,非const引用,任何对a的修改都会影响到实参。调用者看到这个API就知道预期的行为:函数会改变实参的值。

第4个函数,const引用,函数承诺绝对不会修改实参,因此调用者可以放心大胆的传引用,无需拷贝。

从上面几个API,可以看到,通过函数签名,调用者就能知道函数调用对传入的参数有没有影响。

python是动态类型检查,除了运行时,没法做参数做任何检查。有人说,那就通过python doc或者变量名来实现契约吧,比如:

image.png

但是人是靠不住的,也是不可靠的,也许在这个函数的子函数(子函数的子函数,。。。)就会修改这个dict。怎么办,对可变类型强制copy(deepcopy),但拷贝又非常耗时。。。

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