詳解python的內存分配機制

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開始

作為一個實例，讓我們創建四個變量並為其賦值：

variable1 = 1
variable2 = "abc"
variable3 = (1,2)
variable4 = ['a',1]

#打印他們的ids
print('Variable1: ', id(variable1))
print('Variable2: ', id(variable2))
print('Variable3: ', id(variable3))
print('Variable4: ', id(variable4))

打印結果如下所示：

變量1：1747938368
變量2：152386423976
變量3：152382712136
變量4：152382633160

每個變量都被分配瞭一個新的內存地址(以整數形式表示)。第一個假設是，每當我們使用“ =”給變量賦值時，Python都會創建一個新的內存地址來存儲變量。這是100％正確的嗎?當然不是！

我將創建兩個新變量(5和6)並使用現有變量的值給它們賦值。

variable5 = variable1
variable6 = variable4

print('Variable1: ', id(variable1))
print('Variable4: ', id(variable4))
print('Variable5: ', id(variable5))
print('Variable6: ', id(variable6))

Python打印結果：

變量1：1747938368
變量4：819035469000
變量5：1747938368
變量6：819035469000

你註意到，Python並未為這兩個變量創建新的內存地址嗎？這次，它隻是把兩個新變量都指向瞭現有變量相同的存儲位置。

現在讓我們為變量1設置一個新值。註意：整數是不可變數據類型。

print('Variable1: ', id(variable1))
variable1 = 2
print('Variable1: ', id(variable1))

這將打印：

Variable1: 1747938368
Variable1: 1747938400

這意味著每當我們使用=並將新值給現有變量賦值時，就會在內部創建一個新的內存地址來存儲該變量。讓我們看看它是否成立！

當值是可變數據類型時會發生什麼？variable6是一個列表，讓我們在列表結尾append一個值並打印其內存地址：

print（'Variable6：'，id（variable6））
variable6.append（'new'）
print（'Variable6：'，id（variable6））

請註意，變量的內存地址保持不變，因為它是可變數據類型，我們僅更新瞭其元素。

Variable6：678181106888
Variable6：678181106888

讓我們創建一個函數並將一個變量傳遞給它。如果我們在函數內部設置變量的值，它會發生什麼？讓我們評估一下。

def update_variable(variable_to_update):
    print(id(variable_to_update))
update_variable(variable6)
print('Variable6: ', id(variable6))

請註意，variable_to_update的ID指向變量6的ID。

這意味著如果我們在函數中更新variable_to_update且variable_to_update是可變數據類型，那麼variable6的值將更新。我們看一個具體例子：

variable6 = ['new']
print('Variable6: ', variable6)

def update_variable(variable_to_update):
    variable_to_update.append('inside')
update_variable(variable6)
print('Variable6: ', variable6)

這將打印：

Variable6：[‘new’]
Variable6：[‘new’，’inside’]

它向我們展示瞭如何在函數中的更新一個可變的變量，你可以看到函數類和函數外的可變變量都具有相同的ID。

如果我們在函數內給變量賦一個新值(而不是更新)，無論它是不可變的還是可變的數據類型，那麼一旦退出函數，更改將丟失：

print('Variable6: ', variable6)

def update_variable(variable_to_update):
    print(id(variable_to_update))
    variable_to_update = ['inside']
update_variable(variable6)
print('Variable6: ', variable6)

Variable6：[‘new’]
344115201992
Variable6：[‘new’]

現在是一個有趣的場景：Python並不總是為所有新變量創建一個新的內存地址。

最後，如果我們為兩個不同的變量分配一個字符串值，例如“ a”，該怎麼辦？它會創建兩個內存地址嗎？

variable_nine ="a"
variable_ten ="a"
print（'Variable9：'，id（variable_nine））
print（'Variable10：'，id（variable_ten））

註意，這兩個變量具有相同的內存位置：

Variable9：792473698064
Variable10：792473698064

如果我們創建兩個不同的變量並為其分配一個長字符串值，該怎麼辦：

variable_nine = "a" * 21
variable_ten = "a" * 21
print('Variable9: ', id(variable_nine))
print('Variable10: ', id(variable_ten))

這次Python為兩個變量創建瞭兩個不同內存位置：

Variable9：541949933872
Variable10：541949933944

為什麼? 這是因為Python啟動時會創建一個內部值緩存，這樣做是為瞭提供更快的結果。Python會為少量整數（如-5到256之間）和較小的字符串值分配瞭少量的內存地址。這就是我們示例中的短字符串都具有相同ID的原因，而長字符串的ID則不同。

== vs是

有時我們想檢查兩個對象是否相等。

  • 如果我們使用==，它將檢查兩個參數是否包含相同的數據
  • 如果我們使用is，那麼Python將檢查兩個對象是否引用相同的對象，此時兩個對象的id必須相同
var1 = "a" * 30 
var2 = "a" * 30 
print（'var1：'，id（var1））＃318966315648 
print（'var2：'，id（var2））＃168966317364 

print（'==：'， var1 == var2）＃返回True 
print（'is：'，var1 is var2）＃返回False

以上就是詳解python的內存分配機制的詳細內容，更多關於python 內存分配機制的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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