python内存分配机制实例分析 一文带你看懂python内存分配
发布时间：2022-03-21 14:03:40 所属栏目：语言 来源：互联网
导读：对于Python新手来说，理解python内存分配机制是很有必要的。本文就给大家分享一下实例帮助大家更好的理解python内存分配机制，下面就跟随小编一起来看看吧。 开始 作为一个实例，让我们创建四个变量并为其赋值： variable1 = 1 variable2 = abc variable3 =
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对于Python新手来说，理解python内存分配机制是很有必要的。本文就给大家分享一下实例帮助大家更好的理解python内存分配机制，下面就跟随小编一起来看看吧。 开始 作为一个实例，让我们创建四个变量并为其赋值： variable1 = 1 variable2 = "abc" variable3 = (1,2) variable4 = ['a',1] #打印他们的ids print('Variable1: ', id(variable1)) print('Variable2: ', id(variable2)) print('Variable3: ', id(variable3)) print('Variable4: ', id(variable4)) 打印结果如下所示： 变量1：1747938368 变量2：152386423976 变量3：152382712136 变量4：152382633160 每个变量都被分配了一个新的内存地址(以整数形式表示)。第一个假设是，每当我们使用“ =”给变量赋值时，Python都会创建一个新的内存地址来存储变量。这是100％正确的吗?当然不是！ 我将创建两个新变量(5和6)并使用现有变量的值给它们赋值。 variable5 = variable1 variable6 = variable4 print('Variable1: ', id(variable1)) print('Variable4: ', id(variable4)) print('Variable5: ', id(variable5)) print('Variable6: ', id(variable6)) Python打印结果： 变量1：1747938368 变量4：819035469000 变量5：1747938368 变量6：819035469000 你注意到，Python并未为这两个变量创建新的内存地址吗？这次，它只是把两个新变量都指向了现有变量相同的存储位置。 现在让我们为变量1设置一个新值。注意：整数是不可变数据类型。 print('Variable1: ', id(variable1)) variable1 = 2 print('Variable1: ', id(variable1)) 这将打印： Variable1: 1747938368 Variable1: 1747938400 这意味着每当我们使用=并将新值给现有变量赋值时，就会在内部创建一个新的内存地址来存储该变量。让我们看看它是否成立！ 当值是可变数据类型时会发生什么？variable6是一个列表，让我们在列表结尾append一个值并打印其内存地址： print（'Variable6：'，id（variable6）） variable6.append（'new'） print（'Variable6：'，id（variable6）） 请注意，变量的内存地址保持不变，因为它是可变数据类型，我们仅更新了其元素。 Variable6：678181106888 Variable6：678181106888 让我们创建一个函数并将一个变量传递给它。如果我们在函数内部设置变量的值，它会发生什么？让我们评估一下。 def update_variable(variable_to_update): print(id(variable_to_update)) update_variable(variable6) print('Variable6: ', id(variable6)) 请注意，variable_to_update的ID指向变量6的ID。 这意味着如果我们在函数中更新variable_to_update且variable_to_update是可变数据类型，那么variable6的值将更新。我们看一个具体例子： variable6 = ['new'] print('Variable6: ', variable6) def update_variable(variable_to_update): variable_to_update.append('inside') update_variable(variable6) print('Variable6: ', variable6) 这将打印： Variable6：['new'] Variable6：['new'，'inside'] 它向我们展示了如何在函数中的更新一个可变的变量，你可以看到函数类和函数外的可变变量都具有相同的ID。 如果我们在函数内给变量赋一个新值(而不是更新)，无论它是不可变的还是可变的数据类型，那么一旦退出函数，更改将丢失： print('Variable6: ', variable6) def update_variable(variable_to_update): print(id(variable_to_update)) variable_to_update = ['inside'] update_variable(variable6) print('Variable6: ', variable6) Variable6：['new'] 344115201992 Variable6：['new'] 现在是一个有趣的场景：Python并不总是为所有新变量创建一个新的内存地址。 最后，如果我们为两个不同的变量分配一个字符串值，例如“ a”，该怎么办？它会创建两个内存地址吗？ variable_nine ="a" variable_ten ="a" print（'Variable9：'，id（variable_nine）） print（'Variable10：'，id（variable_ten）） 注意，这两个变量具有相同的内存位置： Variable9：792473698064 Variable10：792473698064 如果我们创建两个不同的变量并为其分配一个长字符串值，该怎么办： variable_nine = "a" * 21 variable_ten = "a" * 21 print('Variable9: ', id(variable_nine)) print('Variable10: ', id(variable_ten)) 这次Python为两个变量创建了两个不同内存位置： Variable9：541949933872 Variable10：541949933944 为什么? 这是因为Python启动时会创建一个内部值缓存，这样做是为了提供更快的结果。Python会为少量整数（如-5到256之间）和较小的字符串值分配了少量的内存地址。这就是我们示例中的短字符串都具有相同ID的原因，而长字符串的ID则不同。 == vs是 有时我们想检查两个对象是否相等。 如果我们使用==，它将检查两个参数是否包含相同的数据 如果我们使用is，那么Python将检查两个对象是否引用相同的对象，此时两个对象的id必须相同 var1 = "a" * 30 var2 = "a" * 30 print（'var1：'，id（var1））＃318966315648 print（'var2：'，id（var2））＃168966317364 print（'==：'， var1 == var2）＃返回True print（'is：'，var1 is var2）＃返回False （编辑：许昌站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
