Python之常量池

Posted 2022-03-05 朝阳区靓仔_James

常量池

有下面这段代码：

>>> name = '张三'
>>> name2 = '张三'
>>> name3 = '张三'
>>> id(name)
4347189392
>>> id(name2)
4347194288
>>> id(name3)
4348257232

例子中虽然三个变量都是张三，但它们的内存地址是不同的，说明它们不是同一个对象。

非常勤奋好学的**@薛定谔的猫**提出了问题：

“为什么name=“张三”，name，name2，name3地址不一样。name=“rick”，name,name2,name3地址就是一样的呀？

我们试一下：

>>> name1 = 'rick'
>>> name2 = 'rick'
>>> name3 = 'rick'
>>> id(name1)
4312573040
>>> id(name2)
4312573040
>>> id(name3)
4312573040

真的是一样的啊！

再试试maishu，也是一样的：

>>> name1 = 'maishu'
>>> name2 = 'maishu'
>>> name3 = 'maishu'
>>> id(name1)
4304891312
>>> id(name2)
4304891312
>>> id(name3)
4304891312

如果换成中文的婵平呢？

>>> name1 = '婵平'
>>> name2 = '婵平'
>>> name3 = '婵平'
>>> id(name1)
4304625968
>>> id(name2)
4304629808
>>> id(name3)
4304630096

如果字符串是中文的婵平，3个对象就是独立的对象，地址不同。

这就引入了今天的知识点：常量池。

以下面这段代码为例，解释常量池的概念：

>>> name1 = 'chanping'
>>> name2 = 'chanping'
>>> name3 = 'chanping'
>>> id(name1)
4304891312
>>> id(name2)
4304891312
>>> id(name3)
4304891312

• 第一次创建字符串chanping，Python在内存中创建一个新的对象。因为这个对象是个不可变对象，Python会把这对象放在一个池子中，叫做常量池。
• 第二次创建字符串chanping的时候，Python解释器会去池子里看一下这个字符串是否已经存在，如果存在了就不再重复创建，而是直接使用它。节省内存，提高效率。
• 第三次同理。

如果是这样，那为什么字符串婵平就不行了呢？这是歧视婵平吗？

原因是这个池子的容量必须是有限的，否则效果会适得其反，浪费内存，浪费时间。

假设这个池子无限大，里面放了几百万个对象，为了创建一个简单的字符串婵平，需要先在几百万个对象中查找是否存在。那还不如直接创建快呢！

所以Python的常量池中只会存放少量的对象，具体规则不同的Python解释器实现有所不同，但一般来说只包括ASCII码所组成的字符串。所以中文字符串明显就不会进入常量池了。

除了字符串，数字也是一样的，看一个进入常量池的例子：

>>> a = 87
>>> b = 87
>>> id(a)
4303162288
>>> id(b)
4303162288

两个87对象是同一个内存地址，87进入了常量池。

看看这个，998就没有进入常量池，这是因为数字的常量池一般只包括0到256之间的，大于256就不会进入常量池了。

>>> a = 998
>>> b = 998
>>> id(a)
4312629360
>>> id(b)
4312629392

总结一下：

• Python为了提高效率，会把一些不可变对象放入常量池，重复利用，节省内存，节约时间。
• 不同的Python解释器会有不同的实现，这里的重点是知道这个原理，具体规则要看解释器本身。

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