CPython の一意のオブジェクト識別子: id({}) == id({}) および id([]) == id([])
である理由CPython の id() 関数はオブジェクトに一意の識別子を割り当てますが、この一意性はオブジェクトの存続期間に限定されます。オブジェクトが破棄されると、その識別子は再利用できるようになります。
次の動作を考えてみましょう:
<code class="python">tuple1 = () tuple2 = () dict1 = {} dict2 = {} list1 = [] list2 = [] # makes sense, tuples are immutable assert(id(tuple1) == id(tuple2)) # also makes sense dicts are mutable assert(id(dict1) != id(dict2)) # lists are mutable too assert(id(list1) != id(list2)) assert(id(()) == id(())) # why no assertion error on this? assert(id({}) == id({})) # or this? assert(id([]) == id([]))</code>
なぜ id({}) == id({}) と id([ ]) == id([]) return True?
CPython のメモリ割り当て
これらのアサーションは、CPython のメモリ割り当てメカニズムにより成功します。 id({}) の場合、CPython は辞書を割り当て、そのメモリ アドレスを id() に渡し、その後辞書を破棄します。再度呼び出されると、CPython は空きメモリ ブロックを見つけて同じアドレスを再利用します。可変性は、この動作に直接影響しません。
コード オブジェクトのキャッシュ
コード オブジェクトは、特定の関数、クラス、またはモジュール内で使用されるタプルと文字列をキャッシュします。同じリテラル (整数、文字列、または特定のタプル) が複数回出現する場合、同じオブジェクトが再利用されます。可変オブジェクトは常に実行時に作成され、再利用を防ぎます。
結論
したがって、CPython のオブジェクトの ID は、その存続期間中のみ一意になります。オブジェクトが破棄されると、その ID は他のオブジェクトによって再利用される可能性があります。これは、提供されたコード スニペットで観察される動作を説明しています。
以上がCPython で `id({}) == id({})` と `id([]) == id([])` が True を返すのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

toAppendElementStoapyThonList、usetheappend()methodforsingleelements、extend()formultipleElements、andinsert()forspecificopsitions.1)useappend()foraddingoneElementatheend.2)useextend()toaddmultipleelementseffictience.3)

To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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