的Python不同的內存管理行爲和* .py文件

Question

例1：

➜ /tmp cat t.py 
a = 250000000000 
b = 250000000000 
print id(a), id(b), id(a) == id(b) 
➜ /tmp python t.py 
140450848587992 140450848587992 True #(Why is True?) 

例2：

➜ /tmp python 
Python 2.7.10 (default, Oct 23 2015, 19:19:21) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] on darwin 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 
>>> a = 250000000000 
>>> b = 250000000000 
>>> print id(a), id(b), id(a) == id(b) 
140443481339400 140443481339208 False #(I think it should be False) 

我知道Python有一個小整數緩存池（從 - 5到256），所以兩個大整數應該有不同的id。

在Python殼* .py文件運行時，如何解釋大整數的不同的行爲？

Answer 1

如果我是Python解釋器讀取.py文件（如您的第一個示例中），我只會爲該編號分配一次內存，然後使a和b指向此位置。

例如，解釋器讀取這個文件，看到兩個變量被分配了相同的值，並且認爲：「我是否想通過爲相同的值分配兩個部分來浪費內存？不，我不這樣做，我最好分配一個塊並存儲這個值「。所以，只有一個該值的副本，這就是爲什麼這些變量具有相同的ID。

在第二種情況下，Python 有分配內存，因此在執行分配時，所以有兩塊內存具有相同的數據。

綜上所述，在解釋器中有更多的瞭解的代碼（整個代碼中給出）第一種情況，因此它可以優化它（和生成.pyo文件），而在第二個也根本」不做任何優化。

Answer 2

其實CPython的運行時間確實「實習生」（高速緩存）一些不可改變的對象（整數達到一定值時，字符串可能是合法的Python標識符等）作爲優化。所有這些行爲都是完全依賴於實現的，並且不應該依賴於，正如你剛剛注意到的那樣。