Python 对象的唯一表示

Question

假设 C 是一个 Python 类，并假设 C 的构造函数接受一个整数作为参数。

现在考虑说明

x = C(0)
y = C(0)

Python 的默认行为意味着 x 和 y 在内存中占据两个不同的位置。

是否可以强制 x 和 y 共享内存中的同一个位置？

如果某个 Python 装饰器能完成这项工作，我会非常高兴。

[注意]我正在寻找一种方法来记忆构造函数（有关函数的记忆，请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Memoization）。

[添加] Sage 开源数学软件通过UniqueRepresentation 类（见here）为这个问题提供了很好的解决方案。任何类都应该从这个类继承以获得预期的行为。不过，我想知道这个问题是否有纯 Python 解决方案。

Answer 1

您可能想使用lru_cache。如果你的类定义是

@lru_cache(maxsize=32)
class C(object):
    def __init__(self, num):
        self.num = num

那么它的行为就像

>>> a = C(1)
>>> a.num = 2
>>> b = C(1)
>>> b.num
2
>>> a is b
True

但是，这使得名称C 成为一个函数，并且在实际实例化该类之前，任何类功能都不可用。如果需要，也可以直接缓存方法__new__，它负责对象的创建。 __new__ 是一个方法，它采用与 __init__ 相同的所有参数，并且在我们创建类实例时在 __init__ 之前调用。

由于缓存__new__ 的输出很简单，我们可以让事情变得更有趣。让我们创建一个新的装饰器，它的工作方式与lru_cache 类似，但它可以与类一起使用来缓存__new__ 的输出：

def lru_cache_class(maxsize):
    def wrap(klass):
        @lru_cache(maxsize=maxsize)
        def new(cls, *args, **kwargs):
            self = object.__new__(cls)
            return self
        klass.__new__ = new
        return klass
    return wrap

我们为__new__ 提供所有可能的参数和关键字参数，以便它也可以与其他类一起使用。现在我们可以像这样缓存C2 类的实例：

@lru_cache_class(maxsize=32)
class C2(object):
    def __init__(self, num):
        self.num = num

我们可以看到对象被缓存了：

>>> c = C2(2)
>>> c is C2(2)
True

然而，与第一种方法相比，这种方法还有另一个细微的差别。例如：

>>> d = C2(3)
>>> d.num = 4
>>> d.num
4
>>> e = C2(3)
>>> d.num == e.num
>>> d.num
3

这种行为是意料之中的，因为无论如何都会调用__init__，尽管对象的内存位置保持不变。根据您的用例，您可能还希望缓存 __init__ 的输出。

Answer 2

您可以直接覆盖 __new__ 来存储每个对象的缓存版本：

class C(object):
    _cache = {}

    def __new__(cls, x):
        if x not in C._cache:
            C._cache[x] = object.__new__(cls, x)
        return C._cache[x]

    def __init__(self, x):
        self.x = x

演示：

>>> a = C(1)
>>> b = C(1)
>>> a is b
True
>>> id(a) == id(b)
True

显然，如果您稍后更改 x 而不是创建一个新类，它就不会成为与之前使用 x 值定义的对象相同的对象：

>>> a = C(1)
>>> b = C(2)
>>> a.x = 2
>>> a is b
False

Answer 3

如果您愿意让一个函数为您创建类实例，这可能会起作用。假设您的班级 C 接受整数：

def C_getter(num, _class_archive={}):
    """\
    Returns an instance of the `C` class,
    making sure that if an object already exists with that
    integer number a new object is not created.

    The _class_archive is used to keep a record of all the instances
    in memory local to this function.  Don't actually supply an
    argument to _class_archive when you call this function.
    """

    if num not in _class_archive:
        _class_archive[num] = C(num)
    return _class_archive[num]

像这样使用它：

>>> a = C_getter(0)
>>> b = C_getter(0)
>>> a is b
True
>>> c = C(0)
>>> a is c
False

我正在利用这样一个事实，即如果您使用可变对象作为函数的默认参数，则每次调用该函数时都会使用 same 可变对象。

编辑

如果您想让这个通用（假设您的所有类都需要一个数字），您可以执行以下操作：

def getter(your_class, num, _class_archive={}):
    if (your_class, num) not in _class_archive:
        _class_archive[(your_class, num)] = your_class(num)
    return _class_archive[(your_class, num)]

你可以这样使用它：

>>> a = getter(C, 0)
>>> b = getter(C, 0)
>>> c = getter(A, 0)