cpython

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我創建了一個包含字符串/數字屬性和列表屬性的Python類。現在我需要這個類的一些對象沒有重複的列表。這些對象可以具有相同的值（相等），但是不應該存在多於一次的對象。我知道集只支持不可變的對象，但我的對象的值將改變。這個問題還有其他合適的數據類型嗎？從技術上講，我需要一個沒有實現所有集合類方法的重複對象引用數組。

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CPython內存管理

我正在C庫上編寫一個CPython模塊mrloader，我編譯了源代碼並開始進行一些測試。 Python需要4 Gb的RAM運行100次迭代循環才能從網絡獲取一些數據。這是一個大問題，所以我使用resource來限制RAM的數量並測試Python GC是否釋放內存。我得到了Segmentation fault。我用this文檔和this來編寫模塊，我認爲在收集對象時我做錯了什麼，因爲如果我不限制

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Python的列表.__包含___調用__eq__的順序是什麼？

考慮下面的Python程序： class Foo(object): def __init__(self, bar): self.bar = bar def __repr__(self): return 'Foo(%r)' % (self.bar,) def __eq__(self, other): print('Foo.__e

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在Python中聲明瞭哪些liveth全局變量但未定義全局變量？

當你聲明一個變量是全局變量時，它不會爲你創建它（如果它不存在的話）。全球聲明實際上對變量做了什麼？它顯然不僅僅是修改它，因爲它不需要修改它。一旦超出範圍，可以 def foo(): global cat, dog dog = 1 foo() print('dog' in globals()) # => True print(dog) # => 1 print('cat

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對原始類型變量執行「=」時，CPython實際上會做什麼？

例如： a = some_process_that_generates_integer_result() b = a 有人告訴我，b和一個將指向整數對象的同一塊，從而b將修改該對象的引用計數。該代碼在功能PyObject* ast2obj_expr(void* _o)在Python的ast.c執行： static PyObject* ast2obj_object(void *o) {

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CPython的字符串長度超過21個字符大 - 內存分配

我想知道什麼可能是這種現象的原因（CPython的2.7和3.5）： >>> a = 's' ; b = 's' >>> id(a), id(b) (4322870976, 4322870976) 字符串超過21個字符短，似乎共享相同的內存地址（或ID）。 >>> a = 's' * 20 ; b = 's' * 20 >>> id(a), id(b) (4324218680, 432

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是否有一個嵌入式系統上配置系統內存

我運行一個python程序的CPython解釋的看法的一種方式。基於EC2實例類型，可用內存量會有所不同。我想通過限制暴露給python解釋器的物理內存量來限制我的python程序使用的內存量。基於不同的實例類型運行程序似乎解釋查看可用物理內存和預分配池或生長的堆量？暴露在解釋限制物理內存有助於保持內存佔用低。基本操作系統是NetBSD的，所以cgroup中或等同支撐似乎不存在。有沒有辦法

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Python2字典中的非單調內存消耗

有人可以解釋CPython 2.7中字典的非單調內存使用情況嗎？ >>> import sys >>> sys.getsizeof({}) 280 >>> sys.getsizeof({'one': 1, 'two': 2, 'three': 3, 'four': 4, 'five': 5}) 280 >>> sys.getsizeof({'one': 1, 'two': 2, 'thr

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在Mac上預裝python cpython？

正如標題所說，我想知道是否預先安裝在Mac上的python是cpython。我的意思是邏輯上說可能是這樣，但我找不到它正式寫入任何地方，所以想確認。我想下載一些東西，爲了兼容性，他們要求安裝的python是cpython/iron python。

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爲什麼將我的模塊分成多個文件會讓它變慢？

我做了一個Python模塊（swood），直到最近，它是一個包含許多類的大文件。將相關類重構爲單獨的文件後，所有內容仍然有效，儘管速度降低了大約50％。我認爲，如果有的話，它會快一點，因爲Python可以更有效地緩存每個文件的字節碼，從而縮短啓動時間。我正在使用CPython運行此代碼（尚未用PyPy等測試）。我在舊版本和重構版本上運行line_profiler，並且在重構之前和之後花在每行上的