


Identische Objekt-IDs in CPython verstehen
In CPython gibt die integrierte Funktion id() eine eindeutige Ganzzahl zurück, die die Speicheradresse des Objekts darstellt . Interessanterweise können unter bestimmten Umständen zwei unterschiedliche Objekte dieselbe ID haben, wie im folgenden Beispiel beobachtet:
<code class="python">tuple1 = () tuple2 = () dict1 = {} dict2 = {} list1 = [] list2 = [] # Tuples are immutable assert(id(tuple1) == id(tuple2)) # Dicts are mutable assert(id(dict1) != id(dict2)) # Lists are mutable too assert(id(list1) != id(list2)) # Unexpectedly, empty dicts and lists have the same ID assert(id({}) == id({})) assert(id([]) == id([]))</code>
Der Grund für das Verhalten
Diese Besonderheit Das Phänomen tritt aufgrund des Laufzeitverhaltens des CPython-Speicherzuweisers und der Art und Weise auf, wie er mit der Erstellung und Zerstörung von Objekten umgeht. Wenn id({}) aufgerufen wird, erstellt CPython ein neues Wörterbuchobjekt und weist es einem temporären Speicherort zu. Dieses temporäre Objekt wird jedoch sofort zerstört, nachdem seine ID von der Funktion id() zurückgegeben wurde. Wenn die nächste id({}) aufgerufen wird, wird das neue Wörterbuch möglicherweise am selben Speicherort wie das vorherige erstellt, was zu derselben ID führt, obwohl diese Objekte unterschiedlich sind.
Diese Begründung ist weiter unterstützt durch das in der folgenden Reihenfolge beobachtete Verhalten:
<code class="python">id([]) 4330909912 x = [] id(x) 4330909912 id([]) 4334243440</code>
Auswirkungen von Veränderlichkeit und Caching
Es ist erwähnenswert, dass Veränderlichkeit bei diesem Verhalten eine indirekte Rolle spielt. Während veränderliche Objekte (z. B. Listen und Wörterbücher) nicht für die Zwischenspeicherung von Codeobjekten geeignet sind, gilt dies für unveränderliche Objekte (z. B. leere Tupel und bestimmte Zeichenfolgen). Dies bedeutet, dass diese unveränderlichen Objekte innerhalb desselben Codeobjekts wiederverwendet werden, was möglicherweise zur Zuweisung derselben ID zu unterschiedlichen unveränderlichen Objekten führt.
ID-Eindeutigkeit und Objektlebensdauer
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die ID eines Objekts nur für die Dauer seiner Lebensdauer eindeutig ist. Sobald ein Objekt zerstört wird oder bevor es erstellt wird, kann einem anderen Objekt dieselbe ID zugewiesen werden. Dieses Verhalten unterstreicht die kurzlebige Natur von Objekt-IDs in CPython und die Bedeutung des Verständnisses der Speicherzuweisung und der Objekterstellungsdynamik im Kontext der zugrunde liegenden Python-Implementierung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum können zwei unterschiedliche Objekte in CPython dieselbe ID haben, obwohl sie nicht dasselbe Objekt sind?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.

ChoosearraySoverlistsinpythonforbetterperformanceAndMemoryefficienceInspezifizarios.1) largenumericalDatasets: ArraysReDucemoryusage.2) leistungskritische Operationen: ArraysOfferspeedboostsForsforsarching.3) TypeSafety: ArraysStety

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