Python 字符串池化的前提

前言

在 Python 中經常通過內存池化技術來提高其性能,那么問題來了,在什么情況下會池化呢? 讓我們通過幾個例子進行一下理解一下.

預備知識

在查看例子之前,首先要提 python 中的一個函數 id(),讓我們看一下函數說明:

id(obj, /) Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects. (CPython uses the object ’s memory address.)

通過上述說明,可以得知 id() 將會返回對像的唯一標識,在 CPython 中將會返回內存地址,也就是說如果兩個對象 的 id 值一樣,可以說著兩個對象是相同的了.

例子

example 00

a = ''b = ''print(id(a),id(b))print(a is b)

輸出結果:

>>> a = ''>>> b = ''>>> print(id(a),id(b))2114853370544 2114853370544>>> print(a is b)True

example 01

a = 'a'b = 'a'print(id(a),id(b))print(a is b)

輸出結果:

>>> a = 'a'>>> b = 'a'>>> print(id(a),id(b))2114883022608 2114883022608>>> print(a is b)True

example 02

a = 'magic_string'b = 'magic' + '_' + 'string'print(id(a),id(b))print(a is b)

輸出結果:

>>> a = 'magic_string'>>> b = 'magic' + '_' + 'string'>>> print(id(a),id(b))2114887161136 2114887161136>>> print(a is b)True

example 03

a = 'magic!'b = 'mgaic!'print(id(a),id(b))print(a is b)

輸出結果:

>>> a = 'magic!'>>> b = 'mgaic!'>>> print(id(a),id(b))2114885855416 2114889455408>>> print(a is b)False

example 04

a,b = 'magic!','magic!'print(id(a),id(b))print(a is b)

輸出結果:>>> a,b = 'magic!','magic!'>>> print(id(a),id(b))2114885691912 2114885691912>>> print(a is b)True

example 05

a = '!'b = '!'print(id(a),id(b))print(a is b)

輸出結果：

>>> a = '!'>>> b = '!'>>> print(id(a),id(b))140564571922024 140564571922024>>> print(a is b)True

example 06

print(a*20 is ’aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’)print(a*21 is ’aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’)

輸出結果:

>>> print(a*20 is ’aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’)False>>> print(a*21 is ’aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa’)False

總結

通過上述 7 個例子,我們不難對 python 的字符串池化有個大概的認識,我們這里做個簡單的總結:

通過 example 00,01,05,我們可以得出對于長度為 0 或者 1 的字符串會被池化 通過 example 02,03,我們可以得出字符串中只包含字母數字以及下劃線的字符串會被池化 通過 example 04, 我們可以得出當在同一行對不同變量，賦值如果相同的話，它們將會指向同一個對象，注意這里面的 “magic!” 并不符合池化的要求，這只是一種編譯器的優化 example 06 所出現的現象在 python 中有一個專業的術語，講常量折疊(constant folding),顧名思義，在編譯優化時，講能夠計算出的結果的變量直接替換為常量.但是這沒有限制嗎？顯然不是的，在我們的例子中已經發現，當長度超過20的時候，折疊就會失效了，試想一下，如果沒有限制的話，初始化的字符串過長，將會嚴重導致性能的下降以及內存的消耗

參考鏈接

The internals of Python string interning

exploring python code objects

Python string interning

Python String objects implementation

以上就是Python 字符串池化的前提的詳細內容，更多關于Python 字符串池化的資料請關注好吧啦網其它相關文章！