Python 什么时候为相同的字符串分配新的内存？

Python 的字符串内存分配：揭开谜底

Python 通过内存优化高效处理相同字符串一直是开发者讨论的话题。然而，了解 Python 为相同字符串分配新内存的确切情况仍然难以捉摸。

Python 解释器使用两种不同类别的字符串：唯一字符串和普通字符串。唯一的字符串存储在唯一的缓存（Ucache）中，有效节省内存并加快字符串相等性比较。另一方面，普通字符串（称为 Ostring）可以在内存中多次存储。

Python 中的字符串分配取决于特定于实现的优化，优先考虑效率。在定位现有的相等对象时创建新对象似乎是一项耗时的操作。因此，实现通常倾向于根据快速找到匹配的可能性来创建新对象或重用现有对象。

当同一字符串文字多次出现在单个函数中时，Python 通常会使用“对同一对象”策略。这种方法很实用，因为它可以识别并避免函数常量池中的重复。然而，跨单独的函数扩展此策略变得更具挑战性，促使实现要么完全放弃优化，要么将其应用限制在某些场景。

从文件读取数据引入了另一层复杂性。在处理来自文件的字符串输入时，Python 实现通常不会努力识别潜在的重复项。这种方法旨在在运行时性能和内存消耗之间保持合理的权衡。

开发人员可以创建自己的“常量池”策略，以解决他们预期存在大型且容易重复的不可变对象的场景中的内存优化问题。 Python 的 intern() 函数对于字符串驻留非常有用，使开发人员能够手动识别和重用现有的字符串对象。

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