字符串驻留机制在许多面向对象编程语言中都支持,比如Java、python、Ruby、PHP等,它是一种数据缓存机制,对不可变数据类型使用同一个内存地址,有效的节省了空间,本文主要介绍Python的内存驻留机制。
驻留
字符串驻留就是每个字符串只有一个副本,多个对象共享该副本,驻留只针对不可变数据类型,比如字符串,布尔值,数字等。在这些固定数据类型处理中,使用驻留可以有效节省时间和空间,当然在驻留池中创建或者插入新的内容会消耗一定的时间。
下面举例介绍python中的驻留机制。
python内存驻留
在Python对象及内存管理机制一文中介绍了python的参数传递以及以及内存管理机制,来看下面一段代码:
1 | l1 = [1, 2, 3, 4] |
知道结果是什么吗?下面是执行结果:
1 | True |
l1和l2内容相同,却指向了不同的内存地址,l2和l3之间使用等号赋值,所以指向了同一个对象。因为列表是可变对象,每创建一个列表,都会重新分配内存,列表对象是没有“内存驻留”机制的。下面来看不可变数据类型的驻留机制。
整型驻留
在Jupyter或者控制台交互环境中执行下面代码:
1 | a1 = 300 |
执行结果:
1 | False |
可以发现a1和b1指向了不同的地址,a2和b2指向了相同的地址,这是为什么呢?
因为启动时,Python 将一个 -5~256 之间整数列表预加载(缓存)到内存中,我们在这个范围内创建一个整数对象时,python会自动引用缓存的对象,不会创建新的整数对象。
浮点型不支持:
1 | a = 1.0 |
如果上面的代码在非交互环境,也就是将代码作为python脚本运行的结果是什么呢?(运行环境为python3.7)
1 | True |
全为True,没有明确的限定临界值,都进行了驻留操作。这是因为使用不同的环境时,代码的优化方式不同。
字符串驻留
在Jupyter或者控制台交互环境中:
- 满足标识符命名规范的字符串都会被驻留,长度不限。
- 空字符串会驻留
- 使用乘法得到的字符串且满足标识符命名规范的字符串:长度小于等于20会驻留(peephole优化),Python 3.7改为4096(AST优化器)。
- 长度为1的特殊字符(ASCII 字符中的)会驻留
- 空元组或者只有一个元素且元素范围为-5~256的元组会驻留
满足标识符命名规范的字符:
1 | a = 'Hello World' |
结果:
1 | False |
乘法获取字符串(运行环境为python3.7)
1 | a = 'aa'*50 |
结果:
1 | True |
在非交互环境中:
- 默认字符串都会驻留
- 使用乘法运算得到的字符串与在控制台相同
- 元组类型(元组内数据为不可变数据类型)会驻留
- 函数、类、变量、参数等的名称以及关键字都会驻留
注意:字符串是在编译时进行驻留,也就是说,如果字符串的值不能在编译时进行计算,将不会驻留。比如下面的例子:
1 | letter = 'd' |
在交互环境执行结果如下:
1 | 1696903309168 |
都指向不同的内存。
python 3.7 非交互环境执行结果:
1 | 1426394439728 |
发现d和e指向不同的内存,因为d和e不是在编译时计算的,而是在运行时计算的。前面的a = 'aa'*50
是在编译时计算的。
强行驻留
除了上面介绍的python默认的驻留外,可以使用sys模块中的intern()函数来指定驻留内容
1 | import sys |
结果:
1 | 1940593568304 |
使用intern()后,都指向了相同的地址。
总结
本文主要介绍了python的内存驻留,内存驻留是python优化的一种策略,注意不同运行环境下优化策略不一样,不同的python版本也不相同。注意字符串是在编译时进行驻留。
本文标题:Python内存驻留机制
文章作者:hiyo
文章链接:https://hiyongz.github.io/posts/python-notes-for-string-interning/
许可协议:本博客文章除特别声明外,均采用CC BY-NC-ND 4.0 许可协议。转载请保留原文链接及作者。