假设我们有一个多线程程序，并发处理应用数据：
- # 占用大量资源，创建销毁成本很高
- class Data:
- def __init__(self, key):
- pass
应用数据 Data 由一个 key 唯一标识，同一个数据可能被多个线程同时访问。由于 Data 需要占用很多系统资源，创建和消费的成本很高。我们希望 Data 在程序中只维护一个副本，就算被多个线程同时访问，也不想重复创建。
为此，我们尝试设计一个缓存中间件 Cacher ：
- import threading
- # 数据缓存
- class Cacher:
- def __init__(self):
- self.pool = {}
- self.lock = threading.Lock()
- def get(self, key):
- with self.lock:
- data = self.pool.get(key)
- if data:
- return data
- self.pool[key] = data = Data(key)
- return data
Cacher 内部用一个 dict 对象来缓存已创建的 Data 副本，并提供 get 方法用于获取应用数据 Data 。get 方法获取数据时先查缓存字典，如果数据已存在，便直接将其返回；如果数据不存在，则创建一个并保存到字典中。因此，数据首次被创建后就进入缓存字典，后续如有其它线程同时访问，使用的都是缓存中的同一个副本。
感觉非常不错！但美中不足的是：Cacher 有资源泄露的风险！
因为 Data 一旦被创建后，就保存在缓存字典中，永远都不会释放！换句话讲，程序的资源比如内存，会不断地增长，最终很有可能会爆掉。因此，我们希望一个数据等所有线程都不再访问后，能够自动释放。
我们可以在 Cacher 中维护数据的引用次数， get 方法自动累加这个计数。于此同时提供一个 remove 新方法用于释放数据，它先自减引用次数，并在引用次数降为零时将数据从缓存字段中删除。
线程调用 get 方法获取数据，数据用完后需要调用 remove 方法将其释放。Cacher 相当于自己也实现了一遍引用计数法，这也太麻烦了吧！Python 不是内置了垃圾回收机制吗？为什么应用程序还需要自行实现呢？
冲突的主要症结在于 Cacher 的缓存字典：它作为一个中间件，本身并不使用数据对象，因此理论上不应该对数据产生引用。那有什么黑科技能够在不产生引用的前提下，找到目标对象吗？我们知道，赋值都是会产生引用的！
典型用法
这时，弱引用（ weakref ）隆重登场了！弱引用是一种特殊的对象，能够在不产生引用的前提下，关联目标对象。
- # 创建一个数据
- >>> d = Data('fasionchan.com')
- >>> d
- <__main__.Data object at 0x1018571f0>
- # 创建一个指向该数据的弱引用
- >>> import weakref
- >>> r = weakref.ref(d)
- # 调用弱引用对象，即可找到指向的对象
- >>> r()
- <__main__.Data object at 0x1018571f0>
- >>> r() is d
- True
- # 删除临时变量d，Data对象就没有其他引用了，它将被回收
- >>> del d
- # 再次调用弱引用对象，发现目标Data对象已经不在了（返回None）
- >>> r()
这样一来，我们只需将 Cacher 缓存字典改成保存弱引用，问题便迎刃而解！
- import threading
- import weakref
- # 数据缓存
- class Cacher:
- def __init__(self):
- self.pool = {}
- self.lock = threading.Lock()
- def get(self, key):
- with self.lock:
- r = self.pool.get(key)
- if r:
- data = r()
- if data:
- return data
- data = Data(key)
- self.pool[key] = weakref.ref(data)
- return data
由于缓存字典只保存 Data 对象的弱引用，因此 Cacher 不会影响 Data 对象的引用计数。当所有线程都用完数据后，引用计数就降为零因而被释放。
实际上，用字典缓存数据对象的做法很常用，为此 weakref 模块还提供了两种只保存弱引用的字典对象：
- weakref.WeakKeyDictionary ，键只保存弱引用的映射类（一旦键不再有强引用，键值对条目将自动消失）；
- weakref.WeakValueDictionary ，值只保存弱引用的映射类（一旦值不再有强引用，键值对条目将自动消失）；
因此，我们的数据缓存字典可以采用 weakref.WeakValueDictionary 来实现，它的接口跟普通字典完全一样。这样我们不用再自行维护弱引用对象，代码逻辑更加简洁明了：
- import threading
- import weakref
- # 数据缓存
- class Cacher:
- def __init__(self):
- self.pool = weakref.WeakValueDictionary()
- self.lock = threading.Lock()
- def get(self, key):
- with self.lock:
- data = self.pool.get(key)
- if data:
- return data
- self.pool[key] = data = Data(key)
- return data
weakref 模块还有很多好用的工具类和工具函数，具体细节请参考官方文档，这里不再赘述。
工作原理
那么，弱引用到底是何方神圣，为什么会有如此神奇的魔力呢？接下来，我们一起揭下它的面纱，一睹真容！
- >>> d = Data('fasionchan.com')
- # weakref.ref 是一个内置类型对象
- >>> from weakref import ref
- >>> ref
- <class 'weakref'>
- # 调用weakref.ref类型对象，创建了一个弱引用实例对象
- >>> r = ref(d)
- >>> r
- <weakref at 0x1008d5b80; to 'Data' at 0x100873d60>
经过前面章节，我们对阅读内建对象源码已经轻车熟路了，相关源码文件如下：
- Include/weakrefobject.h 头文件包含对象结构体和一些宏定义；
- Objects/weakrefobject.c 源文件包含弱引用类型对象及其方法定义；
我们先扒一扒弱引用对象的字段结构，定义于 Include/weakrefobject.h 头文件中的第 10-41 行：
- typedef struct _PyWeakReference PyWeakReference;
-
- #ifndef Py_LIMITED_API
- struct _PyWeakReference {
- PyObject_HEAD
-
- PyObject *wr_object;
-
- PyObject *wr_callback;
-
- Py_hash_t hash;
-
- PyWeakReference *wr_prev;
- PyWeakReference *wr_next;
- };
- #endif
由此可见，PyWeakReference 结构体便是弱引用对象的肉身。它是一个定长对象，除固定头部外还有 5 个字段：
- wr_object ，对象指针，指向被引用对象，弱引用根据该字段可以找到被引用对象，但不会产生引用；
- wr_callback ，指向一个可调用对象，当被引用的对象销毁时将被调用；
- hash ，缓存被引用对象的哈希值；
- wr_prev 和 wr_next 分别是前后向指针，用于将弱引用对象组织成双向链表；
结合代码中的注释，我们知道：
- 弱引用对象通过 wr_object 字段关联被引用的对象，如上图虚线箭头所示；
- 一个对象可以同时被多个弱引用对象关联，图中的 Data 实例对象被两个弱引用对象关联；
- 所有关联同一个对象的弱引用，被组织成一个双向链表，链表头保存在被引用对象中，如上图实线箭头所示；
- 当一个对象被销毁后，Python 将遍历它的弱引用链表，逐一处理：
- 将 wr_object 字段设为 None ，弱引用对象再被调用将返回 None ，调用者便知道对象已经被销毁了；
- 执行回调函数 wr_callback （如有）；
由此可见，弱引用的工作原理其实就是设计模式中的 观察者模式（ Observer ）。当对象被销毁，它的所有弱引用对象都得到通知，并被妥善处理。
实现细节
掌握弱引用的基本原理，足以让我们将其用好。如果您对源码感兴趣，还可以再深入研究它的一些实现细节。
前面我们提到，对同一对象的所有弱引用，被组织成一个双向链表，链表头保存在对象中。由于能够创建弱引用的对象类型是多种多样的，很难由一个固定的结构体来表示。因此，Python 在类型对象中提供一个字段 tp_weaklistoffset ，记录弱引用链表头指针在实例对象中的偏移量。
由此一来，对于任意对象 o ，我们只需通过 ob_type 字段找到它的类型对象 t ，再根据 t 中的 tp_weaklistoffset 字段即可找到对象 o 的弱引用链表头。
Python 在 Include/objimpl.h 头文件中提供了两个宏定义：
-
- #define PyType_SUPPORTS_WEAKREFS(t) ((t)->tp_weaklistoffset > 0)
- #define PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR(o) \
- ((PyObject **) (((char *) (o)) + Py_TYPE(o)->tp_weaklistoffset))
- PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 用于判断类型对象是否支持弱引用，仅当 tp_weaklistoffset 大于零才支持弱引用，内置对象 list 等都不支持弱引用；
- PyObject_GET_WEAKREFS_LISTPTR 用于取出一个对象的弱引用链表头，它先通过 Py_TYPE 宏找到类型对象 t ，再找通过 tp_weaklistoffset 字段确定偏移量，最后与对象地址相加即可得到链表头字段的地址；
我们创建弱引用时，需要调用弱引用类型对象 weakref 并将被引用对象 d 作为参数传进去。弱引用类型对象 weakref 是所有弱引用实例对象的类型，是一个全局唯一的类型对象，定义在 Objects/weakrefobject.c 中，即：_PyWeakref_RefType（第 350 行）。
根据对象模型中学到的知识，Python 调用一个对象时，执行的是其类型对象中的 tp_call 函数。因此，调用弱引用类型对象 weakref 时，执行的是 weakref 的类型对象，也就是 type 的 tp_call 函数。tp_call 函数则回过头来调用 weakref 的 tp_new 和 tp_init 函数，其中 tp_new 为实例对象分配内存，而 tp_init 则负责初始化实例对象。
回到 Objects/weakrefobject.c 源文件，可以看到 _PyWeakref_RefType 的 tp_new 字段被初始化成 weakref___new__ （第 276 行）。该函数的主要处理逻辑如下：
- 解析参数，得到被引用的对象（第 282 行）；
- 调用 PyType_SUPPORTS_WEAKREFS 宏判断被引用的对象是否支持弱引用，不支持就抛异常（第 286 行）；
- 调用 GET_WEAKREFS_LISTPTR 行取出对象的弱引用链表头字段，为方便插入返回的是一个二级指针（第 294 行）；
- 调用 get_basic_refs 取出链表最前那个 callback 为空 基础弱引用对象（如有，第 295 行）；
- 如果 callback 为空，而且对象存在 callback 为空的基础弱引用，则复用该实例直接将其返回（第 296 行）；
- 如果不能复用，调用 tp_alloc 函数分配内存、完成字段初始化，并插到对象的弱引用链表（第 309 行）；
- 如果 callback 为空，直接将其插入到链表最前面，方便后续复用（见第 4 点）；
- 如果 callback 非空，将其插到基础弱引用对象（如有）之后，保证基础弱引用位于链表头，方便获取；
当一个对象被回收后，tp_dealloc 函数将调用 PyObject_ClearWeakRefs 函数对它的弱引用进行清理。该函数取出对象的弱引用链表，然后逐个遍历，清理 wr_object 字段并执行 wr_callback 回调函数（如有）。具体细节不再展开，有兴趣的话可以自行查阅 Objects/weakrefobject.c 中的源码，位于 880 行。
好了，经过本节学习，我们彻底掌握了弱引用相关知识。弱引用可以在不产生引用计数的前提下，对目标对象进行管理，常用于框架和中间件中。弱引用看起来很神奇，其实设计原理是非常简单的观察者模式。弱引用对象创建后便插到一个由目标对象维护的链表中，观察（订阅）对象的销毁事件。
