我今天写了这样的东西(与 mpl_connect 文档不同:
class Foo(object):
def __init__(self): print 'init Foo', self
def __del__(self): print 'del Foo', self
def callback(self, event=None): print 'Foo.callback', self, event
from pylab import *
fig = figure()
plot(randn(10))
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', Foo().callback)
show()
这看起来很合理,但它不起作用——就好像 matplotlib 忘记了我给它的函数一样。如果不是通过它 Foo().callback我通过了lambda e: Foo().callback(e) , 有用。同样,如果我说 x = Foo()然后传递它 x.callback , 它有效。
我的假设是 Foo() 创建的未命名 Foo 实例在 mpl_connect 之后立即销毁行——具有 Foo.callback 的 matplotlib引用不保留 Foo活。那是对的吗?
在我遇到这个的非玩具代码中,x = Foo()的解决方案没有用,大概是因为在那种情况下 show()在别处所以x超出了范围。
更一般地说,Foo().callback是 <bound method Foo.callback of <__main__.Foo object at 0x03B37890>> .我最惊讶的是,绑定(bind)方法似乎实际上并未保留对该对象的引用。对吗?
最佳答案
是的,绑定(bind)方法引用对象 - 对象是绑定(bind)方法对象的 .im_self 属性的值。
所以我想知道 matplotlib 的 mpl_connect() 是否记得增加传递给它的参数的引用计数。如果不是(这是一个常见错误),那么当 mpl_connect() 返回时,没有什么可以让匿名 Foo().callback 保持事件状态。
如果您可以轻松访问源代码,请查看mpl_connect() 实现?你想看到 C 代码执行 Py_INCREF() ;-)
编辑 这看起来很相关,from docs here :
The canvas retains only weak references to the callbacks. Therefore if a callback is a method of a class instance, you need to retain a reference to that instance. Otherwise the instance will be garbage- collected and the callback will vanish.
所以这是你的错 - 哈哈 ;-)
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