Python 何时为相同的字符串分配新的内存？
Python 为相同的字符串分配内存的方法是一个有趣的主题，它捕获了程序员的关注。正如您所观察到的，看起来相同的字符串（即 a == b）可能会或可能不会共享内存空间（id(a) == id(b)）。这种行为源于 Python 实现以不同方式处理字符串分配的事实。
每个 Python 实现都可以灵活地以各种方式分配字符串等不可变对象。其中一种策略是维护唯一字符串的缓存（也称为“Ucache”）。此 Ucache 通过存储每个唯一字符串的单个副本来节省内存。如果遇到新的相同字符串，则实现可以简单地引用 Ucache 中的现有对象，而不是创建新对象。
但是，当涉及从文件或跨单独的函数分配字符串时，实际 -世界各地的实施通常采用不同的策略。搜索和识别相同的现有对象可能是一项耗时的任务。为了避免这种开销，实现可能会选择创建新对象，而不是尝试查找和重用现有对象。
在您的特定示例中，从文件加载状态名称列表，然后将其读回会导致内存消耗显着增加。这是因为 Python 实现并未尝试识别和重用内存中已存在的相同字符串。相反，它为每个字符串创建新对象，即使字符串相同。
需要注意的是，Python 的字符串分配方法可能因实现而异。一些实现可能会采用更积极的缓存策略，而其他实现可能会优先考虑运行时性能而不是内存保护。如果您遇到怀疑由于相同字符串而分配过多内存的情况，您可以考虑实现自己的“常量池”机制来管理不可变对象并避免潜在的内存膨胀。
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