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字符串在 Python 中是最简单也是最常用的数据类型之一,在 CPython 中字符串的实现原理使用了一种叫做 Intern(字符串驻留)的技术来提高字符串效率。究竟什么是 intern 机制,这种机制又是通过什么方式来提高字符串效率的呢?希望这篇文章能够抛砖引玉。
先来看一段代码:
>>> s3 = "hello!" >>> s4 = "hello!" >>> s3 is s4 False >>> id(s3) 80325968L >>> id(s4) 80326048L
s3 和 s4 虽然值是一样的,但确确实实是两个不同的字符串对象,Python 会为它们俩各自分配一段内存空间,假设程序中存在大量值相同的字符串,系统就不得不为每个字符串重复地分配内存空间,显然,对系统来说是一种无谓的资源浪费。为了解决这种问题,Python 引入了 intern 机制。
再来看:
>>> s3 = intern('hello!') >>> s4 = intern('hello!') >>> s3 is s4 True >>> id(s3) 80325968L >>> id(s4) 80325968L
intern 是 Python 中的一个内建函数,该函数的作用就是对字符串进行 intern 机制处理,处理后返回字符串对象。我们发现但凡是值相同的字符串经过 intern 机制处理之后,返回的都是同一个字符串对象,这种方式在处理大数据的时候无疑能节省更多的内存空间,系统无需为相同的字符串重复分配内存,对于值相同的字符串共用一个对象即可。
其实,实现 Intern 机制的方式非常简单,就是通过维护一个字符串储蓄池,这个池子是一个字典结构,如果字符串已经存在于池子中了就不再去创建新的字符串,直接返回之前创建好的字符串对象,如果之前还没有加入到该池子中,则先构造一个字符串对象,并把这个对象加入到池子中去,方便下一次获取,用伪代码就可以描述为:
intern_pool = {} def intern(s): if s in intern_pool: return intern_pool[s] else: obj = PyStringObject(s) intern_pool[s] = obj return obj
在主流面向对象的编程语言中intern 机制对于处理字符串已经成为一种标配,通过 intern 机制可以提高字符串的处理效率,当然,解释器内部很对 intern 机制的使用策略是有考究的,有些场景会自动使用 intern ,有些地方需要通过手动方式才能启动。比如:
>>> s1 = "hello" >>> s2 = "hello" >>> s1 is s2 True >>> id(s1) 72320704L >>> id(s2) 72320704L
这段代码就是 Python自动使用了intern机制的结果。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持亿速云。
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