Загадка распределения строковой памяти в Python

Строки Python демонстрируют любопытное поведение: идентичные строки могут либо совместно использовать память, либо храниться отдельно. Понимание этого поведения имеет решающее значение для оптимизации потребления памяти в программах Python.

Инициализация и сравнение строк

Изначально две строки с одинаковыми символами, например a == b, обычно совместно используют память, как о чем свидетельствуют их идентичные значения идентификаторов. Однако это не гарантируется.

Выделение памяти для статических строк

Когда строка создается непосредственно в программе Python, ей обычно назначается уникальное место в памяти, даже если это идентичная строка. существует в другом месте программы. Это обеспечивает эффективное сравнение строк и позволяет избежать потенциальных утечек памяти.

Выделение памяти для динамически генерируемых строк

Динамически генерируемые строки, например созданные путем объединения существующих строк с помощью таких операторов, как , изначально хранятся в отдельная ячейка памяти. Однако Python поддерживает внутренний кеш уникальных строк (известный как «Ucache») во время выполнения программы. Если динамически созданная строка соответствует существующей записи Ucache, она перемещается в Ucache, используя то же пространство памяти, что и исходная строка. Эта оптимизация выполняется для повышения эффективности и предотвращения потенциальных утечек памяти.

Выделение памяти после файлового ввода-вывода

Когда список строк записывается в файл и впоследствии считывается обратно в память, каждая строке выделяется отдельная ячейка памяти. Это связано с тем, что Python рассматривает данные, загруженные из файлов, как новые объекты. Исходные записи Ucache больше не связаны с загруженными строками, в результате чего в памяти сохраняется несколько копий одной и той же строки.

Ucaches: темный уголок управления памятью Python

Python поддерживает одну или более Ucache для оптимизации использования памяти для уникальных строк. Механизм заполнения и использования Ucache интерпретатором Python четко не документирован и может различаться в зависимости от реализации Python. В некоторых случаях динамически генерируемые строки могут быть добавлены в Ucache на основе эвристики или внутренних решений по реализации. Понимание этих тонкостей требует дальнейших исследований и анализа.

Исторический контекст

Идея унификации строк не нова. В таких языках, как SPITBOL, этот метод реализован с 1970-х годов для экономии памяти и оптимизации сравнения строк.

Различия и компромиссы в реализации

Различные реализации языка Python по-разному распределяют строковую память. Реализации могут способствовать гибкости, скорости или оптимизации памяти, что приводит к изменениям в поведении. Понимание этих нюансов, специфичных для реализации, имеет решающее значение для оптимизации кода для конкретных платформ и сценариев.

Оптимизация использования строковой памяти

Чтобы оптимизировать использование памяти в Python, рассмотрите следующие стратегии:

• Избегайте создания избыточных строк: Используйте переменные для ссылки на существующие строки, а не многократного создания копий.
• Используйте функцию intern: Функция intern явно добавляет строку в Ucache, гарантируя, что она разделяет память с другими идентичными строками.
• Реализуйте собственный пул констант: Для больших и часто используемых неизменяемых объектов рассмотрите возможность реализации собственного пула констант для управления уникальностью объекта. .
• Остерегайтесь дополнительных затрат памяти при файловом вводе-выводе: Помните о последствиях для памяти при чтении больших списков строк из файлов.