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這篇文章主要講解了“python字符串駐留技術實例分析”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“python字符串駐留技術實例分析”吧!
字符串駐留是一種編譯器/解釋器的優化方法,它通過緩存一般性的字符串,從而節省字符串處理任務的空間和時間。
這種優化方法不會每次都創建一個新的字符串副本,而是僅為每個適當的不可變值保留一個字符串副本,并使用指針引用之。每個字符串的唯一拷貝被稱為它的intern,并因此而得名 String Interning。
String Interning 一般被譯為“字符串駐留”或“字符串留用”,在某些語言中可能習慣用 String Pool(字符串常量池)的概念,其實是對同一種機制的不同表述。intern 作為名詞時,是“實習生、實習醫生”的意思,在此可以理解成“駐留物、駐留值”。
查找字符串 intern 的方法可能作為公開接口公開,也可能不公開。現代編程語言如 Java、Python、PHP、Ruby、Julia 等等,都支持字符串駐留,以使其編譯器和解釋器做到高性能。
字符串駐留提升了字符串比較的速度。如果沒有駐留,當我們要比較兩個字符串是否相等時,它的時間復雜度將上升到 O(n),即需要檢查兩個字符串中的每個字符,才能判斷出它們是否相等。
但是,如果字符串是固定的,由于相同的字符串將使用同一個對象引用,因此只需檢查指針是否相同,就足以判斷出兩個字符串是否相等,不必再逐一檢查每個字符。由于這是一個非常普遍的操作,因此,它被典型地實現為指針相等性校驗,僅使用一條完全沒有內存引用的機器指令。
字符串駐留減少了內存占用。Python 避免內存中充斥多余的字符串對象,通過享元設計模式共享和重用已經定義的對象,從而優化內存占用。
像大多數其它現代編程語言一樣,Python 也使用字符串駐留來提高性能。在 Python 中,我們可以使用is運算符,檢查兩個對象是否引用了同一個內存對象。
因此,如果兩個字符串對象引用了相同的內存對象,則is運算符將得出True,否則為False。
>>> 'python' is 'python'
True
我們可以使用這個特定的運算符,來判斷哪些字符串是被駐留的。在 CPython 的,字符串駐留是通過以下函數實現的,聲明在 unicodeobject.h 中,定義在 unicodeobject.c 中。
PyAPI_FUNC(void) PyUnicode_InternInPlace(PyObject **);
為了檢查一個字符串是否被駐留,CPython 實現了一個名為PyUnicode_CHECK_INTERNED的宏,同樣是定義在 unicodeobject.h 中。
這個宏表明了 Python 在PyASCIIObject結構中維護著一個名為interned的成員變量,它的值表示相應的字符串是否被駐留。
#define PyUnicode_CHECK_INTERNED(op)
(((PyASCIIObject *)(op))->state.interned)
在 CPython 中,字符串的引用被一個名為interned的 Python 字典所存儲、訪問和管理。 該字典在第一次調用字符串駐留時,被延遲地初始化,并持有全部已駐留字符串對象的引用。
負責駐留字符串的核心函數是PyUnicode_InternInPlace,它定義在 unicodeobject.c 中,當調用時,它會創建一個準備容納所有駐留的字符串的字典interned,然后登記入參中的對象,令其鍵和值都使用相同的對象引用。
以下函數片段顯示了 Python 實現字符串駐留的過程。
void
PyUnicode_InternInPlace(PyObject **p)
{
PyObject *s = *p;
.........
// Lazily build the dictionary to hold interned Strings
if (interned == NULL) {
interned = PyDict_New();
if (interned == NULL) {
PyErr_Clear();
return;
}
}
PyObject *t;
// Make an entry to the interned dictionary for the
// given object
t = PyDict_SetDefault(interned, s, s);
.........
// The two references in interned dict (key and value) are
// not counted by refcnt.
// unicode_dealloc() and _PyUnicode_ClearInterned() take
// care of this.
Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) - 2);
// Set the state of the string to be INTERNED
_PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_INTERNED_MORTAL;
}
清理函數從interned字典中遍歷所有的字符串,調整這些對象的引用計數,并把它們標記為NOT_INTERNED,使其被垃圾回收。一旦所有的字符串都被標記為NOT_INTERNED,則interned字典會被清空并刪除。
這個清理函數就是_PyUnicode_ClearInterned,在unicodeobject.c 中定義。
void
_PyUnicode_ClearInterned(PyThreadState *tstate)
{
.........
// Get all the keys to the interned dictionary
PyObject *keys = PyDict_Keys(interned);
.........
// Interned Unicode strings are not forcibly deallocated;
// rather, we give them their stolen references back
// and then clear and DECREF the interned dict.
for (Py_ssize_t i = 0; i < n; i++) {
PyObject *s = PyList_GET_ITEM(keys, i);
.........
switch (PyUnicode_CHECK_INTERNED(s)) {
case SSTATE_INTERNED_IMMORTAL:
Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) + 1);
break;
case SSTATE_INTERNED_MORTAL:
// Restore the two references (key and value) ignored
// by PyUnicode_InternInPlace().
Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) + 2);
break;
case SSTATE_NOT_INTERNED:
/* fall through */
default:
Py_UNREACHABLE();
}
// marking the string to be NOT_INTERNED
_PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_NOT_INTERNED;
}
// decreasing the reference to the initialized and
// access keys object.
Py_DECREF(keys);
// clearing the dictionary
PyDict_Clear(interned);
// clearing the object interned
Py_CLEAR(interned);
}
既然了解了字符串駐留及清理的內部原理,我們就可以找出 Python 中所有會被駐留的字符串。
為了做到這點,我們要做的就是在 CPython 源代碼中查找PyUnicode_InternInPlace 函數的調用,并查看其附近的代碼。下面是在 Python 中關于字符串駐留的一些有趣的發現。
CPython 對常量(例如函數名、變量名、字符串字面量等)執行字符串駐留。
以下代碼出自codeobject.c,它表明在創建新的PyCode對象時,解釋器將對所有編譯期的常量、名稱和字面量進行駐留。
PyCodeObject *
PyCode_NewWithPosOnlyArgs(int argcount, int posonlyargcount, int kwonlyargcount,
int nlocals, int stacksize, int flags,
PyObject *code, PyObject *consts, PyObject *names,
PyObject *varnames, PyObject *freevars, PyObject *cellvars,
PyObject *filename, PyObject *name, int firstlineno,
PyObject *linetable)
{
........
if (intern_strings(names) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(varnames) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(freevars) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(cellvars) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_string_constants(consts, NULL) < 0) {
return NULL;
}
........
}
CPython 還會駐留任何字典對象的字符串鍵。
當在字典中插入元素時,解釋器會對該元素的鍵作字符串駐留。以下代碼出自dictobject.c,展示了實際的行為。
有趣的地方:在PyUnicode_InternInPlace函數被調用處有一條注釋,它問道,我們是否真的需要對所有字典中的全部鍵進行駐留?
int
PyDict_SetItemString(PyObject *v, const char *key, PyObject *item)
{
PyObject *kv;
int err;
kv = PyUnicode_FromString(key);
if (kv == NULL)
return -1;
// Invoking String Interning on the key
PyUnicode_InternInPlace(&kv); /* XXX Should we really? */
err = PyDict_SetItem(v, kv, item);
Py_DECREF(kv);
return err;
}
Python 中對象的屬性可以通過setattr函數顯式地設置,也可以作為類成員的一部分而隱式地設置,或者在其數據類型中預定義。
CPython 會駐留所有這些屬性名,以便實現快速查找。以下是函數PyObject_SetAttr的代碼片段,該函數定義在文件object.c中,負責為 Python 對象設置新屬性。
int
PyObject_SetAttr(PyObject *v, PyObject *name, PyObject *value)
{
........
PyUnicode_InternInPlace(&name);
........
}
Python 還支持通過sys模塊中的intern函數進行顯式地字符串駐留。
當使用任何字符串對象調用此函數時,該字符串對象將被駐留。以下是sysmodule.c文件的代碼片段,它展示了在sys_intern_impl函數中的字符串駐留過程。
static PyObject *
sys_intern_impl(PyObject *module, PyObject *s)
{
........
if (PyUnicode_CheckExact(s)) {
Py_INCREF(s);
PyUnicode_InternInPlace(&s);
return s;
}
........
}
只有編譯期的字符串會被駐留。在解釋時或編譯時指定的字符串會被駐留,而動態創建的字符串則不會。
Python貓注:這一條規則值得展開思考,我曾經在上面踩過坑……有兩個知識點,我相信 99% 的人都不知道:字符串的 join() 方法是動態創建字符串,因此其創建的字符串不會被駐留;常量折疊機制也發生在編譯期,因此有時候容易把它跟字符串駐留搞混淆。
包含 ASCII 字符和下劃線的字符串會被駐留。在編譯期間,當對字符串字面量進行駐留時,CPython確保僅對匹配正則表達式[a-zA-Z0-9_]*的常量進行駐留,因為它們非常貼近于 Python 的標識符。
注:關于 Python 中標識符的命名規則,在 Python2 版本只有“字母、數字和下劃線”,但在 Python 3.x 版本中,已經支持 Unicode 編碼。
感謝各位的閱讀,以上就是“python字符串駐留技術實例分析”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對python字符串駐留技術實例分析這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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