빠르게 연속해서 생성된 여러 Python 개체가 때때로 동일한 ID를 공유하는 이유는 무엇입니까?

Python의 동일한 개체 ID: 미스터리 공개

동일 클래스의 여러 개체를 빠르게 연속해서 인스턴스화할 때 Python에서 동일한 ID를 공유하는 것으로 관찰됩니다. 각 객체가 고유한 식별자를 가질 것으로 예상할 수 있으므로 이 동작은 직관에 어긋나는 것처럼 보일 수 있습니다.

객체 ID 이해

Python에서 id() 함수는 객체의 메모리 주소를 반환합니다. 이 주소는 객체의 ID 역할을 하며 수명 동안 고유함이 보장됩니다. 그러나 빠르게 연속해서 생성된 객체는 인접한 메모리 위치에 상주할 수 있으므로 ID가 동일할 수 있습니다.

구현 세부 정보

Python의 CPython 구현은 가비지 수집을 위해 참조 계산을 사용합니다. 결과적으로 참조 횟수가 0에 도달하면 개체 할당이 즉시 취소될 수 있습니다. 논의 중인 시나리오에서는 두 someClass() 객체가 모두 생성된 다음 print() 호출 후에 더 이상 참조되지 않으므로 가비지 수집기에 의해 즉시 삭제됩니다.

메모리 할당 및 ID 공유

게다가 CPython은 객체에 대한 기본 포인터 값을 기반으로 ID를 할당합니다. 첫 번째 someClass() 객체의 할당이 취소되면 해당 객체의 메모리 위치를 재할당할 수 있게 됩니다. 결과적으로 생성된 다음 객체(두 번째 someClass() 객체)는 이전 객체의 ID를 상속하여 동일한 위치에 배치될 가능성이 높습니다.

문제 해결

공유를 방지하려면 ID를 생성하고 고유한 객체 식별자를 유지하려면 다음 중 하나를 수행하는 것이 좋습니다.

• 객체를 목록이나 기타 데이터 구조에 저장하여 메모리에 유지합니다. 수명이 겹치도록 합니다.
• 고유성을 보장하는 카운터 또는 기타 논리를 사용하여 클래스 내에서 사용자 정의 ID 생성 메커니즘을 구현합니다.

이러한 구현의 미묘한 차이를 이해함으로써 프로그래머는 효율적인 객체 관리를 위해 Python을 사용하면서 동일한 객체 ID를 사용합니다.

위 내용은 빠르게 연속해서 생성된 여러 Python 개체가 때때로 동일한 ID를 공유하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!