Python中小整数池和Pycharm中的大整数池

众所周知,Python解释器中存在小整数池的机制,在整数[-5, 256]范围的数字会缓存后重复利用,不会重新创建新的对象。下面从IDLE和Pycharm中分别实践下,观察下现象:

1、终端中的小整数池

1、测试边界值-5

代码:

a = -5
b = -5
print(id(a),id(b))

运行结果:

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

2、测试值-6

代码:

a = -6
b = -6
print(id(a),id(b))

运行结果:

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

3、测试边界值256

假设

a = 256
b = 256
print(id(a),id(b))

运行结果:

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

4、测试值257

代码

a = 257
b = 257
print(id(a),id(b))

运行结果:

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

总结下,在终端上交互使用Python,符合[-5, 256]小整数池优化机制,范围之外的数据会重新分配对象。

2、在Pycharm中的小整数池

1、单一代码块

直接上代码:

a = -5
b = -5
print("1、测试边界值-5:", id(a), id(b))
print('
')

a = -6
b = -6
print("1、测试值-6:", id(a), id(b))
print('
')

a = 256
b = 256
print("1、测试边界值256:", id(a), id(b))
print('
')

a = 257
b = 257
print("1、测试值257:", id(a), id(b))
print('
')


运行结果:

测试结果上,在Pycharm中使用Python,-6、-5、256、257对应的两个变量a、b的地址都相同。这并不是因为Pycharm做了什么优化,而是因为在非交互模式下,Python会将整个文件都读进内存,整个文件作为一个整体,根据Python中的 代码块缓存机制 ,相同值不在重复分配。

上述结果,不仅在Pycharm中如此,在CMD中使用"python test.py"结果也是一样。

2、多代码块

依然直接上代码:

a = 257
b = 257
print('单一代码块测试257:', id(a), id(b))


def code1():
    a = 257
    print("1、测试值257-a:", id(a))


def code2():
    b = 257
    print("1、测试值257-b:", id(b))


code1()
code2()


运行结果:

上述代码测试了单一代码块和多代码块,单一代码块中的a、b地址相同,多代码块中的a、b地址不同,这是因为Python中的 代码缓存机制 是针对代码块优化的,跨代码块的数据会重新分配。

3、总结

因此,对于交互式Python,如IDLE、IPython,严格遵循小整数池机制,而对于非交互式使用Python,由于一次读进整个文件,小整数池在某些情况下会变成"大"整数池。

以上就是“Python中小整数池和Pycharm中的大整数池”的全部内容,希望对你有所帮助。
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