探索 Python 字符串实习
在 Python 中,字符串实习是一种通过在表中存储唯一字符串并分配来优化字符串操作的技术相同的地址指向相同的字符串。这个概念允许更快的比较和字符串操作。
当比较两个字符串文字时,Python 检查它们是否被保留。如果是,则比较只是检查它们是否指向相同的地址,从而无需逐个字符进行比较。
通过示例了解实习
第一个示例,“string”是“string”,返回 True,因为字符串被保留。 Python 认识到两者都引用相同的字符串值,因此它们共享相同的地址。
聪明的例子,“strin”“g”是“string”,也评估为 True。这是可行的,因为 Python 在编译时评估串联并将“strin”“g”替换为“string”。因此,比较与第一个示例等效。
Interning 的限制
但是,interning 不适用于运行时操作。第三个例子,s1 = "strin"; s2 =“字符串”; s1“g”是s2,返回False。这是因为串联 s1 "g" 是在运行时执行的,并且结果没有被保留。 Python 将其视为具有不同地址的新字符串对象。
实现细节
在 CPython 3.9 中,对编译时常量执行驻留,但不对运行时常量执行驻留。时间表达。前两个示例的字节码显示评估的常量“string”已被驻留,而第三个示例的字节码显示运行时连接没有驻留。
以上是Python 字符串实习是如何工作的,它有什么限制?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。

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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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