Python が同じ文字列に新しいメモリを割り当てるのはいつですか?

Python の文字列メモリ割り当て: 謎の解明

Python によるメモリ最適化による同一文字列の効率的な処理は、開発者の間で議論のテーマとなっています。ただし、Python が同一の文字列に新しいメモリを割り当てる正確な状況を理解することは依然として困難です。

Python インタープリタは、一意の文字列と通常の文字列という 2 つの異なるカテゴリの文字列を利用します。一意の文字列は一意のキャッシュ (Ucache) に保存されるため、メモリが効果的に節約され、文字列の等価比較が迅速化されます。一方、Ostring として知られる通常の文字列は、メモリに複数回保存できます。

Python での文字列割り当ては、効率を優先する実装固有の最適化に依存します。既存の同等のオブジェクトを見つけるときに新しいオブジェクトを作成するのは、時間のかかる操作であるように見えます。したがって、実装では一般に、一致するものがすぐに見つかる可能性に基づいて、新しいオブジェクトを作成するか、既存のオブジェクトを再利用することが優先されます。

単一の関数内に同じ文字列リテラルが複数出現する場合、Python は通常、「新しいオブジェクトへの参照」を採用します。同じオブジェクト」戦略。このアプローチは、関数の定数プール内の重複を特定して回避できるため、実用的です。ただし、この戦略を個別の関数に拡張することはさらに困難になり、実装では最適化を完全に控えるか、その適用を特定のシナリオに限定する必要があります。

ファイルからのデータの読み取りでは、さらに複雑なレイヤーが導入されます。 Python 実装は通常、ファイルからの文字列入力を処理するときに、潜在的な重複を識別する努力をしません。このアプローチは、実行時のパフォーマンスとメモリ消費の間の合理的なトレードオフを維持することを目的としています。

開発者は、独自の「定数プール」戦略を作成して、大規模で重複が発生しやすい不変オブジェクトが予想されるシナリオでのメモリ最適化の問題に対処できます。 Python の intern() 関数は文字列インターンに役立ち、開発者が既存の文字列オブジェクトを手動で識別して再利用できるようになります。

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