Warum haben mehrere schnell hintereinander erstellte Python-Objekte manchmal dieselbe ID?

Identische Objekt-IDs in Python: Das Geheimnis wird gelüftet

Beim Instanziieren mehrerer Objekte derselben Klasse in schneller Folge wird beobachtet, dass sie in Python dieselbe ID haben. Dieses Verhalten mag kontraintuitiv erscheinen, da man erwarten könnte, dass jedes Objekt eine eindeutige Kennung hat.

Objekt-IDs verstehen

In Python gibt die Funktion id() die Speicheradresse eines Objekts zurück. Diese Adresse dient als ID des Objekts und ist während seiner Lebensdauer garantiert eindeutig. Allerdings können sich in schneller Folge erstellte Objekte an benachbarten Speicherorten befinden, was zu identischen IDs führt.

Implementierungsdetails

Die CPython-Implementierung von Python verwendet Referenzzählung für die Garbage Collection. Dadurch kann die Zuordnung von Objekten sofort aufgehoben werden, sobald ihr Referenzzähler Null erreicht. Im besprochenen Szenario werden beide someClass()-Objekte erstellt und dann sofort vom Garbage Collector zerstört, da sie nach dem print()-Aufruf nicht mehr referenziert werden.

Speicherzuweisung und ID-Freigabe

Darüber hinaus weist CPython einem Objekt IDs basierend auf dem Wert des zugrunde liegenden Zeigers zu. Wenn die Zuordnung des ersten someClass()-Objekts aufgehoben wird, steht dessen Speicherort für eine Neuzuweisung zur Verfügung. Folglich wird das nächste erstellte Objekt (das zweite someClass()-Objekt) wahrscheinlich am selben Ort platziert und erbt die ID des vorherigen Objekts.

Problem lösen

Um eine gemeinsame Nutzung zu vermeiden Um IDs zu erstellen und eindeutige Objektkennungen beizubehalten, wird empfohlen, entweder:

• Objekte im Speicher zu belassen, indem Sie sie in einer Liste oder einer anderen Datenstruktur speichern und so ihre Gültigkeit sicherstellen Lebensdauern überschneiden sich.
• Implementieren Sie einen benutzerdefinierten ID-Generierungsmechanismus innerhalb der Klasse mithilfe eines Zählers oder einer anderen Logik, die Eindeutigkeit garantiert.

Durch das Verständnis dieser Implementierungsnuancen können Programmierer vermeiden, sich auf identische Objekte zu verlassen IDs bei der Verwendung von Python für eine effiziente Objektverwaltung.

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