Python은 목록을 내부적으로 어떻게 구현합니까?
Python 목록 구현: 수수께끼 풀기
언어의 필수 요소인 Python 목록은 모든 유형의 요소 컬렉션을 저장합니다. 많은 개발자들이 기본 구현에 대해 추측해 왔지만 확실한 답변은 아직 파악하기 어렵습니다. 이 기사에서는 목록 구현 뒤에 숨어 있는 진실을 밝히기 위해 Python C 코드를 깊이 파고듭니다.
헤더 파일 listobject.h를 조사하면 Python 목록의 기본 구조를 발견할 수 있습니다.
typedef struct { PyObject_HEAD Py_ssize_t ob_size; /* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */ PyObject **ob_item; /* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number * currently in use is ob_size. * Invariants: * 0 ≤ ob_size ≤ allocated * len(list) == ob_size * ob_item == NULL implies ob_size == allocated == 0 */ Py_ssize_t allocated; } PyListObject;
이 코드는 Python 목록이 실제로 벡터 또는 배열로 구현되었음을 보여줍니다. 특히, 초과 할당 전략을 활용합니다. 즉, 목록에 잠재적으로 추가될 수 있도록 메모리가 미리 할당된다는 의미입니다.
목록이 할당 제한에 도달하면 listobject.c의 크기 조정 코드는 다음을 할당하여 배열을 확장합니다.
new_allocated = (newsize >> 3) + (newsize < 9 ? 3 : 6); new_allocated += newsize;
여기서 newsize는 임의 개수의 요소로 확장하든 단순히 추가하든 관계없이 요청된 크기를 나타냅니다.
게다가 Python FAQ는 목록 구현에 대한 추가 통찰력을 제공하여 성능을 유지하면서 필요에 따라 크기를 조정할 수 있는 동적이고 효율적인 특성을 강조합니다.
위 내용은 Python은 목록을 내부적으로 어떻게 구현합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
