多个对象的相同 ID:Python 的古怪行为
在 Python 中,创建多个对象而不为其分配名称确实会导致它们共享相同的ID。这种明显的悖论源于这样一个事实:对象的 ID 仅在其生命周期内是唯一的。
当您创建引用对象的变量(例如 someClass())时,该对象的生命周期从变量的生命周期开始被分配并在超出范围时结束。在您提供的示例中:
print(someClass()) print(someClass())
两个 someClass() 调用生成两个对象,但它们都是在同一个 print 调用中创建和销毁的。因此,它们共享相同的生命周期,并且可以具有相同的 ID。
Python 3.3.3 使用引用计数进行垃圾回收进一步强调了这种行为。当对象的引用计数达到零(即没有变量引用它)时,它就可以被删除。在我们的示例中,对 someClass() 的第二次调用导致第一个对象的引用计数达到零,使其符合立即释放的条件。
因为要分配的下一个对象被放置在同一内存位置作为第一个对象,它最终具有相同的 ID。这解释了为什么快速连续多次调用同一个类会导致对象具有相同的 ID。
如果您需要对象的唯一 ID,您可以通过将它们显式分配给变量并保留它们来克服这种行为:
a = someClass() b = someClass() print(id(a)) print(id(b))
这里,a 和 b 引用具有不同 ID 的单独对象,即使它们属于同一类。或者,您可以实现自己的类特定 ID 机制以确保唯一性。
以上是为什么多个 Python 对象有时共享相同的 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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pythonoffersFourmainMethodStoreMoveElement Fromalist:1)删除(值)emovesthefirstoccurrenceofavalue,2)pop(index)emovesanderturnsanelementataSpecifiedIndex,3)delstatementremoveselemsbybybyselementbybyindexorslicebybyindexorslice,and 4)

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在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

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