Quand Python alloue-t-il une nouvelle mémoire pour des chaînes identiques ?

Allocation de mémoire de chaînes par Python : dévoiler le mystère

La gestion efficace par Python des chaînes identiques grâce à l'optimisation de la mémoire a été un sujet de discussion entre les développeurs. Cependant, comprendre les circonstances précises dans lesquelles Python alloue une nouvelle mémoire pour des chaînes identiques reste difficile à comprendre.

L'interpréteur Python utilise deux catégories distinctes de chaînes : les chaînes uniques et les chaînes ordinaires. Les chaînes uniques sont stockées dans un cache unique (Ucache), économisant ainsi efficacement la mémoire et accélérant les comparaisons d'égalité des chaînes. D'un autre côté, les chaînes ordinaires, appelées Ostrings, peuvent être stockées plusieurs fois en mémoire.

L'allocation de chaînes en Python dépend des optimisations spécifiques à l'implémentation, en donnant la priorité à l'efficacité. Créer un nouvel objet lors de la localisation d'un objet égal existant semble être une opération qui prend du temps. Par conséquent, les implémentations privilégient généralement la création de nouveaux objets ou la réutilisation d'objets existants en fonction de la probabilité de trouver rapidement une correspondance.

Lorsque plusieurs occurrences du même littéral de chaîne apparaissent dans une seule fonction, Python utilise généralement la « nouvelle référence à stratégie "même objet". Cette approche est pratique car elle permet d'identifier et d'éviter les doublons au sein du pool constant d'une fonction. Cependant, étendre cette stratégie à des fonctions distinctes devient plus difficile, ce qui incite les implémentations soit à s'abstenir complètement de l'optimisation, soit à limiter son application à certains scénarios.

La lecture de données à partir de fichiers introduit une autre couche de complexité. Les implémentations Python ne font généralement pas l'effort d'identifier les doublons potentiels lors du traitement des chaînes d'entrée à partir de fichiers. Cette approche vise à maintenir un compromis raisonnable entre les performances d'exécution et la consommation de mémoire.

Les développeurs peuvent créer leur propre stratégie de « pool de constantes » pour répondre aux problèmes d'optimisation de la mémoire dans les scénarios où ils anticipent des objets immuables volumineux et sujets à la duplication. La fonction intern() de Python est utile pour l'internement de chaînes, permettant aux développeurs d'identifier et de réutiliser manuellement les objets chaîne existants.

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