魔幻离现实仅一步之遥：细说Python的循环调用、循环引用和循环导入

小时候，常被一些可笑的问题困扰——尽管成年以后面临的疑惑更多，但似乎是因为已经适应了在迷茫中前行，对于未解的问题反倒是失去了那种急于想知道答案的迫切感。比如，站在两面相对的镜子中间，会看到无数个自己吗？对于少时的我，这的确是一个非常魔幻的问题，直到理解了光量子能量衰减，才算找到了答案。

近日，有同学咨询Python对象的循环引用以及垃圾回收问题，结合前些日子遇到的循环调用和循环导入问题，在整理答案的时候，我忽然意识到，这几个问题居然和困惑我多年的“两面镜子”问题居然有相通之处：看起来都有些魔幻，转身即是真实的世界！

1. 走向毁灭的函数循环调用

如果多个函数相互调用，构成闭环，就形成了函数的循环调用。下面的例子中，函数a在其函数体中调用了函数b，而函数b在其函数体中又调用了函数a，这就是典型的函数循环调用。

>>> def a():
print('我是a')
b()

>>> def b():
print('我是b')
a()

>>> a()

此种情况下，调用函数（无论是a函数还是b函数），会发生什么呢？

>>> a()
我是a
我是b
我是a
我是b
...... # 此处省略了一千余行
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#64>", line 1, in <module>
a()
File "<pyshell#59>", line 3, in a
b()
...... # 此处省略了两千余行
RecursionError: maximum recursion depth exceeded while pickling an object

很快你就会发现，运行出现了问题，系统连续抛出异常，大约滚动了几千行之后，终于结束了运行。最后的提示是：

RecursionError: maximum recursion depth exceeded while pickling an object

意思是说，发生了递归错误，在序列化（pickle）对象时超过了最大递归深度。

原来，循环调用类似于递归调用，为了保护堆栈不会溢出，Python环境一般都会设置递归深度保护，一旦查过递归深度，就会抛出递归错误，然后再一层一层退出堆栈。这就是屏幕滚动几千条错误信息的原因。

关于Python环境递归深度，可以通过sys模块查看和设置。

>>> import sys
>>> sys.getrecursionlimit()
1000
>>> sys.setrecursionlimit(500)
>>> sys.getrecursionlimit()
500

2. 同生共死的对象循环引用

函数的循环调用不难理解，而对象的循环引用就有点费解了。什么是对象的循环引用呢？当一个对象被创建时（比如实例化一个类），Python会为这个对象设置一个引用计数器。如果这个对象被引用，比如被关联到一个变量名，则该对象的引用计数器加1，如果关联关系取消，则该对象的引用计数器减1。当一个对象的引用计数器为1时（关于这一点，仅凭个人观察得出，未见权威说法），系统将自动回收该对象。这就是Python的垃圾回收机制。下面的代码，借助于sys模块，可以直观地看到一个列表对象的引用计数器的变化。

>>> import sys
>>> a = list('abc')
>>> sys.getrefcount(a)
2
>>> b = a
>>> sys.getrefcount(a)
3
>>> del b
>>> sys.getrefcount(a)
2

当多个对象存在相互间的成员引用，一旦形成闭环的时候，就会发生所谓对象的循环引用。我们来看一个例子：a和b是类A的两个实例对象，del这两个对象的时候，将会调用对象的__del__方法，最后显示“运行结束”。

class A:
def __init__(self, name, somebody=None):
self.name = name
self.somebody = somebody
print('%s: init'%self.name)
def __del__(self):
print('%s: del'%self.name)

a = A('a')
b = A('b')

del a
del b

print('运行结束')

运行结果正如我们所希望的那样。

a: init
b: init
a: del
b: del
运行结束

然而，当我们创建了实例a和b之后，如果将a.somebody指向b，将b.somebody指向a，那么就产生了实例间成员相互引用形成闭环的情况。

class A:
def __init__(self, name, somebody=None):
self.name = name
self.somebody = somebody
print('%s: init'%self.name)
def __del__(self):
print('%s: del'%self.name)

a = A('a')
b = A('b')

a.somebody = b
b.sombody = a

del a
del b

print('运行结束')

运行这段代码，你会发现，del这两个对象的时候，对象的__del__方法并没有被立即执行，而是程序结束之后才被执行的。

a: init
b: init
运行结束
a: del
b: del

这意味着，在程序运行期间，应该被回收的内存并没有正确回收。这样的问题，属于内存泄漏，应该给予高度重视。通常，我们可以使用gc模块强制回收内存。

import gc

class A:
def __init__(self, name, somebody=None):
self.name = name
self.somebody = somebody
print('%s: init'%self.name)
def __del__(self):
print('%s: del'%self.name)

a = A('a')
b = A('b')

a.somebody = b
b.sombody = a

del a
del b

gc.collect()

print('运行结束')

再看运行结果，一切正常了。

a: init
b: init
a: del
b: del
运行结束

3. 转圈推磨的模块循环导入

相对而言，模块的循环导入的情况一般极少发生。如果发生，一定是模块的功能分割不合理造成的，通过调整模块的定义，可以很容地解决问题。下面用一个最精简的例子，来演示一下模块循环导入是如何产生的。

名为​a.py​的脚本文件内容如下：

import b

MODULE_NAME = 'a'
print(b.MODULE_NAME)

名为​b.py​的脚本文件内容如下：

import a

MODULE_NAME = 'b'
print(a.MODULE_NAME)

两个脚本互相引用，并且各自使用了对方定义的常量MODULE_NAME。无论我们运行哪个脚本，都会因为模块的循环导入而无法正确执行。

Traceback (most recent call last):
File “a.py”, line 1, in
import b
import a
File “D:\temp\csdn\a.py”, line 4, in
print(b.MODULE_NAME)
AttributeError: module ‘b’ has no attribute ‘MODULE_NAME’

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