Python小数据池、代码块深入剖析

一，id，is，==

在Python中，id是什么？id是内存地址，那就有人问了，什么是内存地址呢？ 你只要创建一个数据（对象）那么都会在内存中开辟一个空间，将这个数据临时加在到内存中，那么这个空间是有一个唯一标识的，就好比是身份证号，标识这个空间的叫做内存地址，也就是这个数据（对象）的id，那么你可以利用id（）去获取这个数据的内存地址：

yuchuan@yuchuan:~$ python3
Python 3.6.8 (default, Oct  7 2019, 12:59:55) 
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 
>>> name = "YuchuanHuaying传英"
>>> print(id(name))
140607191020528
>>>

那么 is 是什么？ == 又是什么？

== 是比较的两边的数值是否相等，而 is 是比较的两边的内存地址是否相等。 如果内存地址相等，那么这两边其实是指向同一个内存地址。

可以说如果内存地址相同，那么值肯定相同，但是如果值相同，内存地址不一定相同。

二，代码块。

根据官网提示我们可以获知：

根据提示我们从官方文档找到了这样的说法：
A Python program is constructed from code blocks. 
A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each command typed interactively is a block. 
A script file (a file given as standard input to the interpreter or specified as a command line argument to the interpreter) is a code block. 
A script command (a command specified on the interpreter command line with the ‘-c‘ option) is a code block. The string argument passed to the built-in functions eval() and exec() is a code block.
A code block is executed in an execution frame. 
A frame contains some administrative information (used for debugging) and determines where and how execution continues after the code block’s execution has completed.

上面的主要意思是：

Python程序是由代码块构造的。块是一个python程序的文本，他是作为一个单元执行的。

代码块：一个模块，一个函数，一个类，一个文件等都是一个代码块。

而作为交互方式输入的每个命令都是一个代码块。

什么叫交互方式？就是咱们在cmd中进入Python解释器里面，每一行代码都是一个代码块，例如：

而对于一个文件中的两个函数，也分别是两个不同的代码块：

那么，可能有的同学还有一些不理解代码块，可以这样解释：我们都上过学对吧，你们在初中的时候，有没有过值周？就以一个班的学生用一星期的时间打扫整个学校，再比如有没有运动会，无论是值周，还是运动会，还是组织什么活动，都是以什么为单位呢？对，都是以班级为单位，那么咱们学生就好比是代码，班级就好比是代码块，我们想让代码运行起来，必须依靠班级去执行，也就是代码块。

OK，那么现在我们了解了代码块，这和小数据池有什么关系呢？且听下面分析。

代码块的缓存机制

前提条件：在同一个代码块内。

机制内容：Python在执行同一个代码块的初始化对象的命令时，会检查是否其值是否已经存在，如果存在，会将其重用。换句话说：执行同一个代码块时，遇到初始化对象的命令时，他会将初始化的这个变量与值存储在一个字典中，在遇到新的变量时，会先在字典中查询记录，如果有同样的记录那么它会重复使用这个字典中的之前的这个值。所以在你给出的例子中，文件执行时（同一个代码块）会把i1、i2两个变量指向同一个对象，满足缓存机制则他们在内存中只存在一个，即：id相同。

适用对象： int（float），str，bool。

对象的具体细则：（了解）

　　int(float):任何数字在同一代码块下都会复用。

　　bool:True和False在字典中会以1，0方式存在，并且复用。

　　str：几乎所有的字符串都会符合缓存机制，具体规定如下（了解即可！）：

1，非乘法得到的字符串都满足代码块的缓存机制：

name1 = '特么@没谱'
name2 = '特么@没谱'
print(name1 is name2

yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$ 
yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$ 
yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$ python3 YuchuanDemo003.py 
True
yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$

2,乘法得到的字符串分两种情况：

　　2.1 乘数为1时，任何字符串满足代码块的缓存机制：

name1 = '肿么特么382998403248938493829347329889324@没谱' * 1
name2 = '肿么特么382998403248938493829347329889324@没谱' * 1
print(name1 is name2)

yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$ python3 YuchuanDemo003.py 
True
yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$

2.2 乘数>=2时：仅含大小写字母，数字，下划线，总长度<=20，满足代码块的缓存机制：

name1 = '肿么特么382998403248938493829347329889324@没谱' * 5
name2 = '肿么特么382998403248938493829347329889324@没谱' * 5
print(name1 is name2)


name3 = '_121' * 4
name4 = '_121' * 4
print(name3 is name4)

name5 = 'old_' * 2
name6 = 'old_' * 2

print(name5 is name6)

yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$ python3 YuchuanDemo003.py 
False
True
True
yuchuan@yuchuan:~/YuchuanData/PythonData/PythonProject$

优点：能够提高一些字符串，整数处理人物在时间和空间上的性能；需要值相同的字符串，整数的时候，直接从‘字典’中取出复用，避免频繁的创建和销毁，提升效率，节约内存。

三，小数据池

小数据池，不同代码块的缓存机制，也称为小整数缓存机制，或者称为驻留机制等等，博主认为，只要你在网上查到的这些名字其实说的都是一个意思，叫什么因人而异。

那么到底什么是小数据池？他有什么作用呢？

前提条件：在不同一个代码块内。

机制内容：官方对于整数，字符串的小数据池是这么说的:

对于整数，Python官方文档中这么说：
The current implementation keeps an array of integer objects for all integers between -5 and 256, 
when you create an int in that range you actually just get back a reference to the existing object. 
So it should be possible to change the value of 1. I suspect the behaviour of Python in this case is undefined.

对于字符串：
Incomputer science, string interning is a method of storing only onecopy of each distinct string value, 
which must be immutable. Interning strings makes some stringprocessing tasks more time- or space-efficient at the cost of requiring moretime when the string is created or interned. The distinct values are stored ina string intern pool. –引自维基百科

来，我给你们翻译并汇总一下，这个表达的意思就是：

Python自动将-5~256的整数进行了缓存，当你将这些整数赋值给变量时，并不会重新创建对象，而是使用已经创建好的缓存对象。

python会将一定规则的字符串在字符串驻留池中，创建一份，当你将这些字符串赋值给变量时，并不会重新创建对象， 而是使用在字符串驻留池中创建好的对象。

　　其实，无论是缓存还是字符串驻留池，都是python做的一个优化，就是将-5～256的整数，和一定规则的字符串，放在一个‘池’（容器，或者字典）中，无论程序中那些变量指向这些范围内的整数或者字符串，那么他直接在这个‘池’中引用，言外之意，就是内存中之创建一个。

适用对象： int（float），str，bool 

对象的具体细则：（了解即可）

int：那么大家都知道对于整数来说，小数据池的范围是-5~256 ，如果多个变量都是指向同一个（在这个范围内的）数字，他们在内存中指向的都是一个内存地址。

Python 3.6.8 (default, Oct  7 2019, 12:59:55) 
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> i1 =100
>>> i2 = 100
>>> 
>>> i3 = 100
>>> print(id(i1),id(i2),id(i3))
10917664 10917664 10917664
>>>

那么对于字符串的规定呢？

str:字符串要从下面这几个大方向讨论（了解即可！）：

1,字符串的长度为0或者1，默认都采用了驻留机制（小数据池）。

>>> s1 = '&'
>>> s2 = '&'
>>> print(s1 is s2)
True
>>> s1 = ''
>>> s2 = ''
>>> print(s1 is s2)
True
>>> s3 = ''
>>> s4 = ''
>>> print(s1 is s2)
True
>>>

2,字符串的长度>1,且只含有大小写字母，数字，下划线时，才会默认驻留。

3,用乘法得到的字符串，分两种情况。

　　3.1 乘数为1时：

仅含大小写字母，数字，下划线，默认驻留。

>>> s3 = 'Andsunderweight6218372189person_isfIOIODSIaUQWUIJWKtypeUIWUofperson'
>>> s4 = s3 * 1
>>> print(s3 is s4)
True
>>>

含其他字符，长度<=1,默认驻留。

>>> s1 = '&'
>>> s2 = s1 * 1
>>> print(s1 is s2)
True
>>>

含其他字符，长度>1,默认驻留。

>>> s3 = '&*@'
>>> s4 = s3 * 1
>>> print(s3 is s4)
True
>>>

3.2 乘数>=2时：

仅含大小写字母，数字，下划线，总长度<=20,(字符串乘积的和)默认驻留。

>>> s5 = 'dua_y' * 4
>>> s6 = 'dua_y' * 4
>>> print(s5 is s6)
True
>>>

4，指定驻留。

from sys import intern
a = intern('hello world!@'*32)
b = intern('hello world!@'*32)
print(a is b)
#指定驻留是你可以指定任意的字符串加入到小数据池中，让其只在内存中创建一个对象，多个变量都是指向这一个字符串

满足以上字符串的规则时，就符合小数据池的概念。

bool值就是True，False，无论你创建多少个变量指向True，False，那么他在内存中只存在一个。

看一下用了小数据池（驻留机制）的效率有多高：

显而易见，节省大量内存在字符串比较时，非驻留比较效率o(n)，驻留时比较效率o(1)。

优点：能够提高一些字符串，整数处理人物在时间和空间上的性能；需要值相同的字符串，整数的时候，直接从‘池’里拿来用，避免频繁的创建和销毁，提升效率，节约内存

四，小结。

        如果在同一代码块下，则采用同一代码块下的换缓存机制。

　　 如果是不同代码块，则采用小数据池的驻留机制。

# pycharm 通过运行文件的方式执行下列代码：  这是在同一个文件下也就是同一代码块下，采用同一代码块下的缓存机制。
i1 = 6000
i2 = 6000
print(i1 is i2)  # 结果为True 因为代码块下的缓存机制适用于所有数字

通过交互方式中执行下面代码：   # 这是不同代码块下，则采用小数据池的驻留机制。
>>> i1 = 6000
>>> i2 = 6000
>>> print(i1 is i2)
False  # 不同代码块下的小数据池驻留机制 数字的范围只是-5~256.

更多验证：

# 虽然在同一个文件中，但是函数本身就是代码块，所以这是在两个不同的代码块下，不满足小数据池（驻存机制），则指向两个不同的地址。
def func():
    i1 = 6000
    print(id(i1))  # 139750416006160

def func2():
    i1 = 6000
    print(id(i1))  # 139750416006160

func()
func2()