Comment fonctionne le stage en chaîne Python et quelles sont ses limites ?-Tutoriel Python-php.cn

Maison

développement back-end

Tutoriel Python

Comment fonctionne le stage en chaîne Python et quelles sont ses limites ?

Patricia Arquette

Dec 16, 2024 pm 10:53 PM

How Does Python String Interning Work, and What Are Its Limitations?

Exploration de l'internement de chaînes Python

En Python, l'internement de chaînes est une technique utilisée pour optimiser les opérations sur les chaînes en stockant des chaînes uniques dans une table et en attribuant la même adresse à des chaînes identiques. Ce concept permet des comparaisons et une manipulation de chaînes plus rapides.

Lors de la comparaison de deux littéraux de chaîne, Python vérifie s'ils sont internés. Si tel est le cas, la comparaison vérifie simplement s'ils pointent vers la même adresse, éliminant ainsi le besoin d'une comparaison caractère par caractère.

Comprendre le stage à travers des exemples

Le premier exemple, "string" est "string", renvoie True car les chaînes sont internées. Python reconnaît que les deux font référence à la même valeur de chaîne, ils partagent donc la même adresse.

L'exemple intelligent, "strine" "g" est "string", est également évalué à True. Cela fonctionne car Python évalue la concaténation au moment de la compilation et remplace "strine" "g" par "string". Ainsi, la comparaison devient équivalente au premier exemple.

Limitations du stage

Cependant, le stage ne s'applique pas aux opérations d'exécution. Le troisième exemple, s1 = "strin"; s2 = "chaîne" ; s1 "g" est s2, renvoie False. En effet, la concaténation s1 "g" est effectuée au moment de l'exécution et le résultat n'est pas interné. Python le traite comme un nouvel objet chaîne avec une adresse différente.

Détails d'implémentation

Dans CPython 3.9, l'internement est effectué pour les constantes de compilation mais pas pour l'exécution. expressions temporelles. Le bytecode des deux premiers exemples montre que la "chaîne" constante évaluée est internée, tandis que le bytecode du troisième exemple révèle l'absence d'internement pour la concaténation au moment de l'exécution.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration

Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Article connexe

Comment ajoutez-vous les éléments à une liste Python?May 04, 2025 am 12:17 AM

ToAppendementStoapyThonList, usetheAppend () methodforsingleelements, prolong () forulTipleElements, andInsert () forSpecificPositifs.1) useAppend () foraddingOneelementAtheend.2) useExtend () ToaddMultipleElementSEFFIENTLY.3)

Comment créez-vous une liste Python? Donner un exemple.May 04, 2025 am 12:16 AM

TOCREATEAPYTHONLIST, USSquareBracket [] et SEPARateItemswithcommas.1) listsaredynynamicandcanholdmixeddatatypes.2) useAppend (), retire (), andslitingformMipulation.3) Listcomprehensationafficientforcereglists.4)

Discutez des cas d'utilisation du monde réel où le stockage et le traitement efficaces des données numériques sont essentiels.May 04, 2025 am 12:11 AM

Dans les domaines de la finance, de la recherche scientifique, des soins médicaux et de l'IA, il est crucial de stocker et de traiter efficacement les données numériques. 1) En finance, l'utilisation de fichiers mappés de mémoire et de bibliothèques Numpy peut considérablement améliorer la vitesse de traitement des données. 2) Dans le domaine de la recherche scientifique, les fichiers HDF5 sont optimisés pour le stockage et la récupération des données. 3) Dans les soins médicaux, les technologies d'optimisation de la base de données telles que l'indexation et le partitionnement améliorent les performances des requêtes de données. 4) Dans l'IA, la fragmentation des données et la formation distribuée accélèrent la formation du modèle. Les performances et l'évolutivité du système peuvent être considérablement améliorées en choisissant les bons outils et technologies et en pesant les compromis entre les vitesses de stockage et de traitement.

Comment créez-vous un tableau Python? Donner un exemple.May 04, 2025 am 12:10 AM

PythonarRaySaCreatEdusingtheArrayModule, notbuilt-inlikelistes.1) importtheaRaymodule.2) spécifiertheTypecode, par exemple, 'I'ForIntegers.3) initializewithvalues.

Quelles sont les alternatives à l'utilisation d'une ligne Shebang pour spécifier l'interprète Python?May 04, 2025 am 12:07 AM

En plus de la ligne Shebang, il existe de nombreuses façons de spécifier un interprète Python: 1. Utilisez les commandes Python directement à partir de la ligne de commande; 2. Utilisez des fichiers batch ou des scripts shell; 3. Utilisez des outils de construction tels que Make ou Cmake; 4. Utilisez des coureurs de tâches tels que Invoke. Chaque méthode présente ses avantages et ses inconvénients, et il est important de choisir la méthode qui répond aux besoins du projet.

Comment le choix entre les listes et les tableaux a-t-il un impact sur les performances globales d'une application Python traitant de grands ensembles de données?May 03, 2025 am 12:11 AM

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Expliquez comment la mémoire est allouée aux listes par rapport aux tableaux dans Python.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.