Wie geht Python mit der Speicherzuweisung für identische Strings um?

Wann weist Python neuen Speicher für identische Zeichenfolgen zu?

Pythons Ansatz zur Speicherzuweisung für identische Zeichenfolgen ist ein faszinierendes Thema, das das erfasst hat Aufmerksamkeit der Programmierer. Wie Sie beobachtet haben, können Zeichenfolgen, die identisch erscheinen (d. h. a == b), möglicherweise den gleichen Speicherplatz teilen (id(a) == id(b)). Dieses Verhalten ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass Python-Implementierungen die String-Zuweisung unterschiedlich handhaben.

Jede Python-Implementierung verfügt über die Flexibilität, unveränderliche Objekte wie Strings auf verschiedene Weise zuzuweisen. Eine solche Strategie besteht darin, einen Cache (auch als „Ucache“ bekannt) mit eindeutigen Zeichenfolgen zu verwalten. Dieser Ucache dient dazu, Speicher zu sparen, indem eine einzelne Kopie jeder eindeutigen Zeichenfolge gespeichert wird. Wenn eine neue identische Zeichenfolge gefunden wird, kann die Implementierung einfach auf das vorhandene Objekt im Ucache verweisen, anstatt ein neues Objekt zu erstellen.

Wenn es jedoch um die Zuweisung von Zeichenfolgen aus Dateien oder über separate Funktionen geht, ist real- Weltweite Implementierungen verfolgen oft eine andere Strategie. Das Suchen und Identifizieren identischer vorhandener Objekte kann eine zeitaufwändige Aufgabe sein. Um diesen Mehraufwand zu vermeiden, entscheiden sich Implementierungen möglicherweise dafür, neue Objekte zu erstellen, anstatt zu versuchen, vorhandene zu finden und wiederzuverwenden.

In Ihrem spezifischen Beispiel führte das Laden einer Liste von Statusnamen aus einer Datei und das anschließende Zurücklesen zu ein deutlicher Anstieg des Speicherverbrauchs. Dies liegt daran, dass die Python-Implementierung nicht versucht hat, identische Zeichenfolgen zu identifizieren und wiederzuverwenden, die sich bereits im Speicher befanden. Stattdessen wurden für jede Zeichenfolge neue Objekte erstellt, auch wenn die Zeichenfolgen identisch waren.

Es ist wichtig zu beachten, dass Pythons Ansatz zur Zeichenfolgenzuweisung je nach Implementierung variieren kann. Einige Implementierungen verwenden möglicherweise aggressivere Caching-Strategien, während andere der Laufzeitleistung Vorrang vor der Speichereinsparung einräumen. Wenn Sie auf Situationen stoßen, in denen Sie den Verdacht haben, dass aufgrund identischer Zeichenfolgen übermäßig viel Speicher zugewiesen wird, können Sie die Implementierung Ihres eigenen „Konstantenpool“-Mechanismus in Betracht ziehen, um unveränderliche Objekte zu verwalten und eine mögliche Speicherüberlastung zu vermeiden.

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