いつ、そしてなぜ同じ Python 文字列が共有または個別のメモリ割り当てを行うのでしょうか?

Python の文字列メモリ割り当ての謎

Python 文字列は、同一の文字列がメモリを共有したり、別々に保存されたりする興味深い動作を示します。この動作を理解することは、Python プログラムでのメモリ消費を最適化するために重要です。

文字列の初期化と比較

最初は、同じ文字を持つ 2 つの文字列 (a == b など) は通常、次のようにメモリを共有します。同一の ID 値によって証明されます。ただし、これは保証されません。

静的文字列のメモリ割り当て

文字列が Python プログラム内で直接作成される場合、通常は、同一の文字列であっても、一意のメモリ位置に割り当てられます。プログラム内の他の場所に存在します。これにより、効率的な文字列比較が保証され、潜在的なメモリ リークが回避されます。

動的に生成された文字列のメモリ割り当て

動的に生成された文字列 ( のような演算子を使用して既存の文字列を結合して作成された文字列など) は、最初に別のメモリ場所。ただし、Python はプログラムの実行中に一意の文字列の内部キャッシュ (「Ucache」と呼ばれる) を維持します。動的に生成された文字列が既存の Ucache エントリと一致する場合、その文字列は Ucache に移動され、元の文字列と同じメモリ空間を共有します。この最適化は、効率性を高め、潜在的なメモリ リークを防ぐために実行されます。

ファイル I/O 後のメモリ割り当て

文字列のリストがファイルに書き込まれ、その後メモリに読み戻されると、それぞれの文字列がstring には別のメモリ位置が割り当てられます。これは、Python がファイルからロードされたデータを新しいオブジェクトとして扱うためです。元の Ucache エントリはロードされた文字列と関連付けられなくなり、同じ文字列の複数のコピーがメモリに保存されることになります。

Ucache: Python メモリ管理の曖昧な一角

Python は 1 つのメモリ管理を維持します。または複数の Ucache を使用して、一意の文字列のメモリ使用量を最適化します。 Python インタプリタによって Ucache がどのように設定され、利用されるかの仕組みは明確に文書化されておらず、Python 実装によって異なる可能性があります。場合によっては、ヒューリスティックまたは内部実装の決定に基づいて、動的に生成された文字列が Ucache に追加されることがあります。これらの複雑さを理解するには、さらなる調査と分析が必要です。

歴史的コンテキスト

文字列を一意化するという概念は新しいものではありません。 SPITBOL などの言語は、メモリを節約し、文字列比較を最適化するために 1970 年代からこの手法を実装してきました。

実装の違いとトレードオフ

Python 言語の実装が異なると、文字列メモリ割り当ての処理方法が異なります。実装では柔軟性、速度、またはメモリの最適化が優先される場合があり、その結果、動作が変化する可能性があります。これらの実装固有のニュアンスを理解することは、特定のプラットフォームやシナリオ向けにコードを最適化するために重要です。

文字列メモリ使用量の最適化

Python でメモリ使用量を最適化するには、次の戦略を検討してください。

• 冗長な文字列の作成を回避します: コピーを繰り返し作成するのではなく、変数を使用して既存の文字列を参照します。
• インターン関数を使用します: インターン関数は明示的に
• 独自の定数プールを実装します: 大きくて頻繁に使用される不変オブジェクトの場合は、オブジェクトの一意性を管理するためにカスタム定数プールを実装することを検討してください。 .
• ファイル I/O によるメモリのオーバーヘッドに注意してください: ファイルから文字列の大きなリストを読み取る場合のメモリへの影響に注意してください。

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