Bagaimanakah Python Mengendalikan Peruntukan Memori untuk Rentetan Yang Sama?

Bilakah Python Memperuntukkan Memori Baharu untuk Rentetan Yang Sama?

Pendekatan Python terhadap peruntukan memori untuk rentetan yang serupa ialah topik yang menarik yang telah menangkap perhatian pengaturcara. Seperti yang anda perhatikan, rentetan yang kelihatan sama (iaitu, a == b) mungkin atau mungkin tidak berkongsi ruang ingatan (id(a) == id(b)). Tingkah laku ini berpunca daripada fakta bahawa pelaksanaan Python mengendalikan peruntukan rentetan secara berbeza.

Setiap pelaksanaan Python mempunyai fleksibiliti untuk memperuntukkan objek tidak berubah seperti rentetan dalam pelbagai cara. Satu strategi sedemikian adalah untuk mengekalkan cache (juga dikenali sebagai "Ucache") rentetan unik. Ucache ini berfungsi untuk menjimatkan memori dengan menyimpan satu salinan setiap rentetan unik. Jika rentetan serupa baharu ditemui, dan bukannya mencipta objek baharu, pelaksanaan mungkin hanya merujuk objek sedia ada dalam Ucache.

Walau bagaimanapun, apabila memperuntukkan rentetan daripada fail atau merentas fungsi berasingan, real- pelaksanaan dunia sering menggunakan strategi yang berbeza. Mencari dan mengenal pasti objek sedia ada yang serupa boleh menjadi tugas yang memakan masa. Untuk mengelakkan overhed ini, pelaksanaan mungkin memilih untuk mencipta objek baharu dan bukannya cuba mencari dan menggunakan semula objek sedia ada.

Dalam contoh khusus anda, memuatkan senarai nama keadaan daripada fail dan kemudian membacanya semula menghasilkan peningkatan ketara dalam penggunaan ingatan. Ini kerana pelaksanaan Python tidak cuba mengenal pasti dan menggunakan semula rentetan yang sama yang sudah ada dalam ingatan. Sebaliknya, ia mencipta objek baharu untuk setiap rentetan, walaupun rentetan itu sama.

Perlu ambil perhatian bahawa pendekatan Python terhadap peruntukan rentetan boleh berbeza-beza merentas pelaksanaan. Sesetengah pelaksanaan mungkin menggunakan strategi caching yang lebih agresif, manakala yang lain mungkin mengutamakan prestasi masa jalan berbanding pemuliharaan memori. Jika anda menghadapi situasi di mana anda mengesyaki bahawa memori berlebihan sedang diperuntukkan disebabkan oleh rentetan yang sama, anda boleh mempertimbangkan untuk melaksanakan mekanisme "kolam pemalar" anda sendiri untuk mengurus objek tidak berubah dan mengelakkan potensi memori yang berlebihan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python Mengendalikan Peruntukan Memori untuk Rentetan Yang Sama?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!