Allocation de mémoire Python pour les chaînes identiques
En Python, les chaînes avec les mêmes caractères peuvent partager la mémoire (a == b, id(a) == id(b )) ou peuvent être stockés séparément (id(a) != id(b)).
Allocation de mémoire de chaîne
L'allocation de mémoire de chaîne de Python implique deux types de chaînes :
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Ustrings : Chaînes uniques stockées dans un Ucache pour économiser de la mémoire et optimiser la comparaison.
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Ostrings : Autres chaînes, qui peuvent avoir plusieurs instances en mémoire.
Python alloue dynamiquement les chaînes, ce qui signifie qu'il crée de nouvelles copies lorsque cela est nécessaire. Cependant, il tente également de réutiliser les chaînes existantes dans certains scénarios.
Scénarios de nouvelle allocation de mémoire
Python alloue généralement une nouvelle mémoire pour des chaînes identiques dans les cas suivants :
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Chaînes provenant de fichiers ou de sources externes : Lors de la lecture de données à partir de fichiers, chaque instance d'une chaîne est traitée comme un objet distinct.
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Attribution d'un nouvel objet à une variable chaîne : Même si l'objet attribué a la même valeur qu'une chaîne existante en mémoire, une nouvelle allocation de mémoire est effectuée.
Scénarios de réutilisation de la mémoire
Python peut réutiliser l'existant chaînes dans les cas suivants :
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Même littéral de chaîne dans une seule fonction : Lorsque le même littéral de chaîne apparaît plusieurs fois dans une fonction, l'interpréteur réutilise généralement l'objet existant.
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En interne par intern(string) : L'appel de intern(string) force le stockage d'une chaîne dans l'Ucache, garantissant qu'une seule copie existe.
Optimisation de l'allocation de mémoire de chaîne
Pour optimiser l'allocation de mémoire de chaîne en Python, envisagez les techniques suivantes :
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Utilisez des littéraux de chaîne : Déclarez les chaînes comme littéraux autant que possible pour encourager réutilisation.
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Utiliser intern(string) : pour les chaînes fréquemment utilisées, utilisez intern pour appliquer le stockage Ucache.
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Mettre en œuvre des stratégies de pool de constantes personnalisées : Pour les objets immuables volumineux et fréquemment dupliqués, créez vos propres mécanismes pour réutiliser les copies.
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