Pythons String-Speicherzuordnungs-Enigma

Python-Strings zeigen ein merkwürdiges Verhalten, bei dem identische Strings entweder den Speicher teilen oder separat gespeichert werden können. Das Verständnis dieses Verhaltens ist entscheidend für die Optimierung des Speicherverbrauchs in Python-Programmen.

String-Initialisierung und -Vergleich

Zunächst teilen sich zwei Strings mit denselben Zeichen, wie z. B. a == b, typischerweise den Speicher, als Dies wird durch ihre identischen ID-Werte nachgewiesen. Dies ist jedoch nicht garantiert.

Speicherzuweisung für statische Strings

Wenn ein String direkt in einem Python-Programm erstellt wird, wird ihm normalerweise ein eindeutiger Speicherort zugewiesen, auch wenn es sich um einen identischen String handelt existiert an anderer Stelle im Programm. Dies sorgt für einen effizienten String-Vergleich und vermeidet potenzielle Speicherlecks.

Speicherzuweisung für dynamisch generierte Strings

Dynamisch generierte Strings, beispielsweise solche, die durch Kombinieren bestehender Strings mit Operatoren wie erstellt werden, werden zunächst in a gespeichert separaten Speicherort. Allerdings verwaltet Python während der Programmausführung einen internen Cache mit eindeutigen Zeichenfolgen (bekannt als „Ucache“). Wenn die dynamisch generierte Zeichenfolge mit einem vorhandenen Ucache-Eintrag übereinstimmt, wird sie in den Ucache verschoben und teilt sich denselben Speicherplatz wie die ursprüngliche Zeichenfolge. Diese Optimierung wird aus Effizienzgründen und zur Vermeidung potenzieller Speicherlecks durchgeführt.

Speicherzuweisung nach Datei-E/A

Wenn eine Liste von Zeichenfolgen in eine Datei geschrieben und anschließend jeweils in den Speicher zurückgelesen wird Der Zeichenfolge wird ein separater Speicherort zugewiesen. Dies liegt daran, dass Python aus Dateien geladene Daten als neue Objekte behandelt. Die ursprünglichen Ucache-Einträge sind nicht mehr mit den geladenen Zeichenfolgen verknüpft, was dazu führt, dass mehrere Kopien derselben Zeichenfolge im Speicher gespeichert werden.

Ucaches: Eine dunkle Ecke der Python-Speicherverwaltung

Python verwaltet eine oder mehr Ucaches, um die Speichernutzung für eindeutige Zeichenfolgen zu optimieren. Die Mechanismen, wie Ucaches vom Python-Interpreter gefüllt und genutzt werden, sind nicht klar dokumentiert und können zwischen Python-Implementierungen variieren. In einigen Fällen können dynamisch generierte Zeichenfolgen basierend auf Heuristiken oder internen Implementierungsentscheidungen zum Ucache hinzugefügt werden. Das Verständnis dieser Feinheiten erfordert weitere Forschung und Analyse.

Historischer Kontext

Das Konzept der Vereinheitlichung von Zeichenfolgen ist nicht neu. Sprachen wie SPITBOL haben diese Technik seit den 1970er Jahren implementiert, um Speicher zu sparen und den String-Vergleich zu optimieren.

Implementierungsunterschiede und Kompromisse

Verschiedene Implementierungen der Python-Sprache handhaben die String-Speicherzuweisung unterschiedlich. Implementierungen können Flexibilität, Geschwindigkeit oder Speicheroptimierung begünstigen und zu Verhaltensschwankungen führen. Das Verständnis dieser implementierten spezifischen Nuancen ist entscheidend für die Optimierung von Code für bestimmte Plattformen und Szenarien.

Optimieren der String-Speichernutzung

Um die Speichernutzung in Python zu optimieren, sollten Sie die folgenden Strategien in Betracht ziehen:

• Vermeiden Sie die Erstellung redundanter Zeichenfolgen: Verwenden Sie Variablen, um auf vorhandene Zeichenfolgen zu verweisen, anstatt sie wiederholt zu erstellen Kopien.
• Verwenden Sie die interne Funktion: Die interne Funktion fügt dem Ucache explizit eine Zeichenfolge hinzu und stellt so sicher, dass dieser den Speicher mit anderen identischen Zeichenfolgen teilt.
• Implementieren Sie Ihre Eigener Konstantenpool: Erwägen Sie bei großen und häufig verwendeten unveränderlichen Objekten die Implementierung eines benutzerdefinierten Konstantenpools zur Objektverwaltung Einzigartigkeit.
• Beachten Sie den Speicheraufwand durch Datei-E/A: Beachten Sie die Speicherauswirkungen beim Lesen großer Listen von Zeichenfolgen aus Dateien.