Python은 동일한 문자열에 대한 메모리 할당을 어떻게 처리합니까?

Python은 언제 동일한 문자열에 대해 새 메모리를 할당합니까?

동일한 문자열에 대한 메모리 할당에 대한 Python의 접근 방식은 다음과 같은 흥미로운 주제를 포착했습니다. 프로그래머의 관심. 관찰한 바와 같이 동일하게 보이는 문자열(즉, a == b)은 메모리 공간을 공유할 수도 공유하지 않을 수도 있습니다(id(a) == id(b)). 이 동작은 Python 구현이 문자열 할당을 다르게 처리한다는 사실에서 비롯됩니다.

각 Python 구현에는 문자열과 같은 불변 객체를 다양한 방법으로 할당할 수 있는 유연성이 있습니다. 그러한 전략 중 하나는 고유 문자열의 캐시("Ucache"라고도 함)를 유지하는 것입니다. 이 Ucache는 각 고유 문자열의 단일 복사본을 저장하여 메모리를 절약하는 역할을 합니다. 새로운 동일한 문자열이 발견되면 새 객체를 생성하는 대신 구현 시 단순히 Ucache의 기존 객체를 참조할 수 있습니다.

그러나 파일에서 또는 별도의 함수에 걸쳐 문자열을 할당하는 경우 실제- 세계 구현에서는 종종 다른 전략을 채택합니다. 동일한 기존 객체를 검색하고 식별하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업일 수 있습니다. 이러한 오버헤드를 피하기 위해 구현에서는 기존 객체를 찾아 재사용하는 대신 새 객체를 생성하도록 선택할 수 있습니다.

특정 예에서는 파일에서 상태 이름 목록을 로드한 다음 다시 읽는 결과가 발생했습니다. 메모리 소비가 크게 증가합니다. 이는 Python 구현이 이미 메모리에 있는 동일한 문자열을 식별하고 재사용하려고 시도하지 않았기 때문입니다. 대신, 문자열이 동일하더라도 각 문자열에 대해 새 개체를 생성했습니다.

문자열 할당에 대한 Python의 접근 방식은 구현에 따라 다를 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 일부 구현에서는 보다 공격적인 캐싱 전략을 채택할 수 있는 반면, 다른 구현에서는 메모리 보존보다 런타임 성능을 우선시할 수 있습니다. 동일한 문자열로 인해 과도한 메모리가 할당되고 있다고 의심되는 상황이 발생하면 불변 객체를 관리하고 잠재적인 메모리 팽창을 방지하기 위해 고유한 "상수 풀" 메커니즘을 구현하는 것을 고려할 수 있습니다.

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