Python中小整数对象池和字符串intern的示例分析-创新互联
这篇文章将为大家详细讲解有关Python中小整数对象池和字符串intern的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
is用于判断两个对象是否为同一个对象，具体来说是两个对象在内存中的位置是否相同。
python为了提高效率，节省内存，在实现上大量使用了缓冲池技术和字符串intern技术。
整数和字符串是不可变对象，也就意味着可以用来共享，如100个“python”字串变量可以共享一个“python”字符串对象，而不是创建100个“python”字符串。
小整数对象池
为了应对小整数的频繁使用，python使用对小整数进行了缓存，默认范围为[-5,256]，在这个范围内的所有整数被python完全地缓存，当有变量使用这些小整数时，增加对应小整数对象的引用即可。
>>> i = -5 >>> j = -5 >>> i is j # i和j是同一个对象 True >>> i = 256 >>> j = 256 >>> i is j # i和j是同一个对象 True >>> i = 257 >>> j = 257 >>> i is j # i和j是不同对象 False
由上面的实例可以看到，当变量在[-5,256]之间时，两个值相同的变量事实上会引用到同一个小整数对象上，也就是小整数对象池中的对象，而不会去创建两个对象。而当变量超出了这个范围，两个值相同的变量也会各自创建整数对象，所以两者对应的对象不同。
字符串intern
如果当前变量引用的字符串对象已经存在的话，直接增加对应字符串对象的引用，而不去创建新的字符串对象，这就是字符串intern机制。
>>> i = "12"
>>> j = "12"
>>> i is j
True
在详细探讨字符串intern机制之前，先看一个奇怪的问题：
>>> i = "1 2"
>>> j = "1 2"
>>> i is j
False
i = "1 2"
j = "1 2"
print(i is j)
输出结果
True
上述代码分开运行，结果为False，但是合在一起结果却为True，也就是说分开运行的时候，i，j指向不同对象，而合在一起的时候i，j却指向了相同对象。为了明白其中的缘由，需要简单理解python的编译机制。
编译机制
在python中，万物皆对象，包括代码本身也是一种对象。python用code对象表示代码，代码编译后产生code对象。通常一个作用域对应一个code对象。
i = "1 2" j = "1 2" print(i is j) def f(): pass
编译结果
2 0 LOAD_CONST 0 ('1 2')
2 STORE_NAME 0 (i)3 4 LOAD_CONST 0 ('1 2')
6 STORE_NAME 1 (j)5 8 LOAD_CONST 1 (
)
10 LOAD_CONST 2 ('f')
12 MAKE_FUNCTION 0
14 STORE_NAME 2 (f)
16 LOAD_CONST 3 (None)
18 RETURN_VALUEDisassembly of
:
6 0 LOAD_CONST 0 (None)
2 RETURN_VALUE
上述代码中编译生成了两个code对象，一个代表全局作用域，另一个代表函数f。
code对象保存了变量，常量（常量字面量）以及编译结果。code对象用常量表来保存常量，考虑到一个常量可能出现多次，在一张表上保存一个常量多次太过于奢侈。所以code对象对每个常量只保存一次，在需要引用它的地方使用它在常量表的位置作为常量的表示。在上述编译结果中可以看到，"1 2"这个字符串常量使用了两次，编译的代码为"LOAD_CONST 0"，这里的0就是"1 2"在常量表当中的位置。
由于编译的这个特性，在同一个code对象中的变量，如果它们引用了同一个常量，那么无论这个常量有没有缓冲机制，它们引用的都是同一个对象。
a = "12" b = "12" c = "1 2" d = "1 2" e = 257 f = 257 g = 2424234234234234 h = 2424234234234234 print(a is b, c is d, e is f, g is h)
输出结果
True True True True
这个例子说明，在同一个code对象当中，常量（字面量）仅一份，这与缓冲机制无关，是编译特性。所以对于上述那个奇怪的问题就可以解释了，当i，j在同一个code对象（同一个作用域）中引用常量"1 2"，它们引用的都是同一个对象。而当在python命令行中分开执行时，对于每一条语句，都是一个单独的code对象，这时起作用的是字符串intern机制，上述运行结果说明，字符串intern机制对"12"进行了intern，而对"1 2"没有进行intern。
编译机制与小整数对象池对比
i = 257 j = 257 a = i - 1 b = i - 1 c = i + 1 d = i + 1 print(i is j, a is b, c is d)
输出结果
True True False
i和j引用同一个常量，这是编译机制，所以i与j指向同一个整数对象，后面a和b虽然相等，但不引用常量，此时启用小整数对象池，a,b都等于256，在对象池中，所以a，b引用同一个对象，后面c，d不在对象池中，所以两者对象不同。
这里有一点需要注意，没有变量参与的运算会被编译器直接优化成对应的常量，进而保存进常量表中。
字符串intern机制与字符缓冲池
在编译过程中，字符串intern机制将所有的变量名进行intern，但对常量进行的intern有一点特殊的限制。能够intern的常量必须只包含[a-zA-Z0-9_]，即字母数字加下划线，如果含有其他字符，就不会intern。在运行过程中，通过计算得到的字符串不会intern。
字符串有一个和小整数对象池相似的字符缓冲池，用于在运行过程中缓存单个字符，所以计算得到的字符串虽然不会intern，但如果是单个字符，就会使用到字符缓冲池。
k = "bbb" a = k[0] b = k[0] c = k[1:] d = k[1:] print(a, d) print(a is b, c is d)
输出结果
b bb
True False
可以看到，a和b确实指向同一个对象，而c和d指向不同对象，这就是字符缓冲池。
编译机制与字符串intern对比
i = "1 2"
j = "12"
k = "__fjdslfjaskfas"
ii = "1 2"
jj = "12"
kk = "__fjdslfjaskfas"
def f():
a = "1 2"
b = "12"
c = "__fjdslfjaskfas"
return a is i, b is j, c is k
print("Code:", i is ii, j is jj, k is kk)
print(f"intern: {f()}")输出结果
Code: True True True
intern: (False, True, True)
i包含空格，包含空格的常量不会被intern，而其他两个常量不包含其他字符，所以会被intern。
总结
1. python代码被编译成code对象，通常一个code对象对应于一个作用域，作用域中重复出现的变量名以及常量在code中只保存一次。
2. 字符串intern机制主要作用于编译过程，在编译收集完变量和常量时，对变量和常量进行intern，而后构建一个code对象。
3. 字符串intern对常量的intern有限制，能够intern的常量必须只包含[a-zA-Z0-9_]，即字母数字加下划线，如果含有其他字符，就不会intern。
4. 小整数对象池和字符缓冲池都是作用于运行过程中，python缓存小的整数和字符，当有变量使用这些对象时，不用额外创建对象。
Python的优点有哪些1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。
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