Comment Python gère-t-il l'allocation de mémoire pour des chaînes identiques ?

Quand Python alloue-t-il une nouvelle mémoire pour des chaînes identiques ?

L'approche de Python en matière d'allocation de mémoire pour des chaînes identiques est un sujet intrigant qui a capturé le attention des programmeurs. Comme vous l'avez observé, les chaînes qui semblent identiques (c'est-à-dire a == b) peuvent ou non partager de l'espace mémoire (id(a) == id(b)). Ce comportement provient du fait que les implémentations Python gèrent l'allocation de chaînes différemment.

Chaque implémentation Python a la flexibilité d'allouer des objets immuables comme des chaînes de différentes manières. L'une de ces stratégies consiste à conserver un cache (également appelé « Ucache ») de chaînes uniques. Cet Ucache sert à conserver la mémoire en stockant une seule copie de chaque chaîne unique. Si une nouvelle chaîne identique est rencontrée, plutôt que de créer un nouvel objet, l'implémentation peut simplement référencer l'objet existant dans Ucache.

Cependant, lorsqu'il s'agit d'allouer des chaînes à partir de fichiers ou entre des fonctions distinctes, il est réel- les mises en œuvre mondiales adoptent souvent une stratégie différente. La recherche et l'identification d'objets existants identiques peuvent être une tâche fastidieuse. Pour éviter cette surcharge, les implémentations peuvent choisir de créer de nouveaux objets au lieu d'essayer de localiser et de réutiliser ceux existants.

Dans votre exemple spécifique, charger une liste de noms d'état à partir d'un fichier, puis la relire a entraîné une augmentation significative de la consommation de mémoire. En effet, l'implémentation Python n'a pas tenté d'identifier et de réutiliser des chaînes identiques déjà en mémoire. Au lieu de cela, il a créé de nouveaux objets pour chaque chaîne, même si les chaînes étaient identiques.

Il est important de noter que l'approche de Python en matière d'allocation de chaînes peut varier selon les implémentations. Certaines implémentations peuvent adopter des stratégies de mise en cache plus agressives, tandis que d'autres peuvent donner la priorité aux performances d'exécution plutôt qu'à la conservation de la mémoire. Si vous rencontrez des situations dans lesquelles vous soupçonnez qu'une mémoire excessive est allouée en raison de chaînes identiques, vous pouvez envisager d'implémenter votre propre mécanisme de « pool de constantes » pour gérer les objets immuables et éviter une éventuelle surcharge de mémoire.

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