


Pythons String-Speicherzuweisung: Das Geheimnis wird gelüftet
Pythons effiziente Handhabung identischer Strings durch Speicheroptimierung war ein Diskussionsthema unter Entwicklern. Es bleibt jedoch unklar, unter welchen genauen Umständen Python identischen Zeichenfolgen neuen Speicher zuweist.
Der Python-Interpreter verwendet zwei unterschiedliche Kategorien von Zeichenfolgen: eindeutige Zeichenfolgen und gewöhnliche Zeichenfolgen. Eindeutige Zeichenfolgen werden in einem eindeutigen Cache (Ucache) gespeichert, wodurch effektiv Speicher gespart und der Vergleich der Zeichenfolgengleichheit beschleunigt wird. Andererseits können gewöhnliche Zeichenfolgen, sogenannte Ostrings, mehrfach im Speicher gespeichert werden.
Die Zeichenfolgenzuordnung in Python hängt von umsetzungsspezifischen Optimierungen ab, wobei die Effizienz im Vordergrund steht. Das Erstellen eines neuen Objekts beim Auffinden eines vorhandenen gleichwertigen Objekts scheint ein zeitaufwändiger Vorgang zu sein. Folglich bevorzugen Implementierungen im Allgemeinen die Erstellung neuer Objekte oder die Wiederverwendung vorhandener Objekte, basierend auf der Wahrscheinlichkeit, schnell eine Übereinstimmung zu finden.
Wenn mehrere Vorkommen desselben Zeichenfolgenliterals in einer einzelnen Funktion auftreten, verwendet Python normalerweise den „neuen Verweis auf“. „Gleiches Objekt“-Strategie. Dieser Ansatz ist praktisch, da er Duplikate innerhalb des Konstantenpools einer Funktion identifizieren und vermeiden kann. Die Ausweitung dieser Strategie auf separate Funktionen wird jedoch schwieriger und führt dazu, dass Implementierungen entweder ganz auf die Optimierung verzichten oder ihre Anwendung auf bestimmte Szenarien beschränken.
Das Lesen von Daten aus Dateien bringt eine weitere Ebene der Komplexität mit sich. Python-Implementierungen unternehmen im Allgemeinen nicht die Mühe, potenzielle Duplikate zu identifizieren, wenn sie Zeichenfolgeneingaben aus Dateien verarbeiten. Dieser Ansatz zielt darauf ab, einen angemessenen Kompromiss zwischen Laufzeitleistung und Speicherverbrauch aufrechtzuerhalten.
Entwickler können ihre eigene „Konstantenpool“-Strategie erstellen, um Bedenken hinsichtlich der Speicheroptimierung in Szenarien auszuräumen, in denen sie mit großen, duplikatanfälligen unveränderlichen Objekten rechnen. Die intern()-Funktion von Python ist für die String-Internierung nützlich und ermöglicht es Entwicklern, vorhandene String-Objekte manuell zu identifizieren und wiederzuverwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWann reserviert Python neuen Speicher für identische Zeichenfolgen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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