Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Python Mengurus ID Rentetan: Interning, Penggunaan Semula Memori dan Pengoptimuman?

Bagaimanakah Python Mengurus ID Rentetan: Interning, Penggunaan Semula Memori dan Pengoptimuman?

Dec 04, 2024 am 11:01 AM

How Does Python Manage String IDs: Interning, Memory Reuse, and Optimization?

ID Rentetan dalam Python: Interning dan Penggunaan Semula Memori

Dalam Python, rentetan tidak boleh diubah. Walau bagaimanapun, seperti yang ditunjukkan oleh contoh awal, ID rentetan literal boleh berubah apabila penilaian berulang. Tingkah laku ini berpunca daripada gabungan mekanisme pengendalian rentetan dalaman Python dan strategi pengoptimuman memori.

Pelatihan CPython

Walaupun tidak ditakrifkan secara eksplisit dalam dokumentasi CPython, jurubahasa sering melatih rentetan yang kerap digunakan. Ini melibatkan penyimpanan rentetan yang biasa dirujuk dalam jadual global dan menggunakan semula lokasi memori yang sama untuk rentetan yang sama. Jadi, jika dua literal rentetan muncul dalam blok kod yang sama atau terikat kepada pembolehubah yang berbeza, mereka mungkin berkongsi ID yang sama jika mereka dimasukkan ke dalam penjara.

Penggunaan Semula Memori dan Pengumpulan Sampah

Setelah objek rentetan dicipta, lokasi memorinya tidak terikat kepadanya secara kekal. Pengumpul sampah Python boleh menuntut semula memori daripada objek yang tidak digunakan, termasuk objek rentetan. Jika rentetan tidak lagi dirujuk di mana-mana dalam kod, lokasi memorinya boleh digunakan semula oleh objek rentetan baharu. Ini boleh membawa kepada ID yang berbeza untuk literal rentetan yang sama apabila dinilai beberapa kali.

Pengoptimuman Pengkompil

Penyusun Python sering melakukan pengoptimuman pada kod pada masa jalan. Untuk literal rentetan yang memenuhi kriteria tertentu (cth., hanya mengandungi huruf ASCII, digit atau garis bawah), pengkompil boleh melatihnya dan mengoptimumkan ciptaannya. Ini bermakna bahawa penilaian berikutnya bagi literal rentetan yang sama dalam kod yang dioptimumkan mungkin menghasilkan ID yang sama.

Pengikatan Dinamik dan Pengikatan Rentetan

Apabila pembolehubah terikat pada rentetan literal, Python mencipta objek baharu yang merujuk rentetan yang telah dimasukkan. Jika nama pembolehubah memenuhi kriteria yang disebutkan di atas, ia mungkin dimasukkan ke dalam penjarakan juga, menyebabkan nama pembolehubah dan nilainya berkongsi ID yang sama.

Penggabungan dan Interning

Rentetan penggabungan dalam Python kadangkala boleh membawa kepada interning jika rentetan yang terhasil sesuai dalam had pengoptimuman pengkompil (4096 aksara dalam Python 3.7). Oleh itu, dua rentetan bercantum mungkin mempunyai ID yang sama jika ia menghasilkan pengecam yang sah dan berada dalam had.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python Mengurus ID Rentetan: Interning, Penggunaan Semula Memori dan Pengoptimuman?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

See all articles