为什么快速连续创建的多个 Python 对象有时会共享相同的 ID？

Python 中相同的对象 ID：揭开谜底

当快速连续实例化同一类的多个对象时，我们发现它们在 Python 中共享相同的 ID。这种行为可能看起来违反直觉，因为人们可能期望每个对象都有一个唯一的标识符。

理解对象 ID

在 Python 中，id() 函数返回对象的内存地址。该地址用作对象的 ID，并保证在其生命周期内是唯一的。但是，快速连续创建的对象可能驻留在相邻的内存位置，从而导致相同的 ID。

实现详细信息

Python 的 CPython 实现使用引用计数进行垃圾回收。因此，一旦对象的引用计数达到零，就可以立即释放对象。在所讨论的场景中，someClass() 对象均被创建，然后立即被垃圾收集器销毁，因为它们在 print() 调用后不再被引用。

内存分配和 ID 共享

此外，CPython 根据对象的底层指针的值分配 ID。当第一个 someClass() 对象被释放时，它的内存位置可用于重新分配。因此，创建的下一个对象（第二个 someClass() 对象）很可能会被放置在同一位置，继承前一个对象的 ID。

解决问题

避免共享ID 并维护不同的对象标识符，建议：

• 通过将对象存储在列表或其他数据结构中来将对象保留在内存中，确保它们的生命周期重叠。
• 使用计数器或其他保证唯一性的逻辑在类中实现自定义 ID 生成机制。

通过理解这些实现的细微差别，程序员可以避免依赖相同的 ID使用 Python 进行高效对象管理时的对象 ID。

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