CPython 在对象识别中有趣的等价
在 CPython 中, id({}) == id({}) 和id([]) == id([]) 常常让开发人员感到困惑。虽然不变性可以解释元组情况下的等价性,但字典和列表等可变对象的基本原理不太明显。
揭开神秘面纱
根据专家的说法, CPython 的内存分配机制在这种行为中发挥着重要作用。当调用 id({}) 时,会创建一个新字典并将其传递给 id 函数。然而,id 函数在丢弃对象本身之前仅捕获字典的内存位置。如果不久之后调用第二个 id({}),则新创建的字典可能恰好位于与第一个字典相同的内存位置。由于 CPython 中的 id 使用内存位置作为对象标识符,因此两个字典最终具有相同的 id。
可变性和对象生命周期
可变性不会直接影响这种现象。相反,代码对象中文字对象的缓存是关键因素。同一范围内的代码对象(例如函数体)在其整个生命周期中重用相同的整数、字符串和元组文字。然而,可变对象是在运行时动态创建和修改的,从而防止重用。
临时身份
本质上,对象的 id 仅在其生命周期内是唯一的。一旦对象被销毁或在创建之前,其 id 可能会被后续对象重用。这种行为并不是可变对象所特有的,而是普遍适用于所有对象。
实际意义
这种理解具有重要的实际意义。在比较对象时,认识到对象身份的瞬态性质至关重要。仅仅依靠 id 比较可能会导致错误的结论,特别是在涉及对象创建和销毁的代码中。
以上是为什么 CPython 中空字典和列表具有相同的 ID?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

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ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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