一、說明 return一直中,每中語言中其沒沒有很大差別,就不多說了。(shell語言return的是退出狀態,可能差別是比較大的) 最早看到yield應該是哪們語言用來調整什麼線程優先順序的,記不清了,不過那裡的yield和python中的yield應該功能有區別。 python中最早看到yield ...
比較判斷邏輯是在代碼中經常使用的,在Python中常用 '==' 和 is 來做比較判斷。
- == : 雙等號是用來比較變數所指向記憶體單元中的值是否相等,它只關心值,並不在意值的記憶體地址,也就是說可以是兩個不同記憶體地址的值相等。
- is : 它用來比較兩個變數是不是指向同一個記憶體單元,雖然它也可以比較值,但是它更加關心的是記憶體地址是否一樣,當然記憶體地址一樣值也就是一樣的。
關於整數
# 按照邏輯,下麵的代碼很正常
>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a == b
True
>>> a is b
True
>>> id(a)
1570522768
>>> id(b)
1570522768
# 下麵就是顛覆認知的時刻
>>> a = 1000
>>> b = 1000
>>> a == b
True
>>> a is b
False
>>> id(a)
81183344
>>> id(b)
81183376
是的,兩個相同值的變數,記憶體地址不一樣了。當然產生這個現象的前提條件是用python命令行去執行,而不是用pycharm之類的編輯器。其根本原因也就是python解釋器的問題,涉及到python的垃圾回收機制。上面現象的原因是因為一個叫做小整數對象池的東西。
Python為了優化速度,會把 [-5, 256] 之間的數據提前存放在小整數池中,如果程式使用到小整數池中的數據,是不會開闢新的記憶體空間去創建,而是指向對象池中的同一份數據,也就是說有N個變數等於1的話,那麼這N個變數的記憶體地址都會指向小整數池中的1位置。小整數池的使用是為了避免整數頻繁申請和銷毀記憶體空間。小整數池是提前建立好的,不會被垃圾回收。
當數據超出小整數池後,也就是範圍到了大整數對象池中了,系統每次都會申請一塊新記憶體來存儲數據,這個'is'不等於'=='的現象也就不存在了。
pycharm中,每次運行是所有代碼都載入到記憶體中,屬於一個整體,並不存在這個現象。
關於字元串
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# 先來個正常的
>>> a = 'qwe'
>>> b = 'qwe'
>>> a == b
True
>>> a is b
True
>>> id(a)
81797024
>>> id(b)
81797024
# 感覺沒什麼變化,那就加長一些
>>> a = 'q' * 20
>>> b = 'q' * 20
>>> a is b
True
>>> a == b
True
# 在長點就不一樣了
>>> b = 'q' * 21
>>> a = 'q' * 21
>>> a is b
False
>>> a == b
True
>>> id(a)
81811696
>>> id(b)
81811600
產生原因:Python的intern機制。
簡單理解有點像緩存的意思,當需要使用相同的字元串時(變數賦值),直接從緩存中拿出來用而不是重新創建,這樣可以避免頻繁的創建和銷毀,提升效率,節約記憶體。缺點是拼接字元串,對字元串修改之類的影響性能。因為是不可變的,所以對字元串修改不是inplace操作,而是新建對象。這也就是拼接字元串的時候不建議是用 '+' 方法,而是推薦用join 函數,join函數是先計算出所有字元串的長度,然後一一拷貝,而只創建一次對象。每個'+'方法都是創建一次新對象。當字元串長度超過20時,也不會使用intern機制。
並不是所有的字元串都會採用intern機制。只包含下劃線,字母(包含大小寫),數字的字元串才會被intern。空格和一些特殊字元都不在內。也就是說字元串中如果包含空格和其他一些特殊符號(除去下劃線),python都不會應用intern機制,而是直接開闢新的記憶體空間去存儲。
# 註意下麵這種看似合理的字元串intern
>>> 'ab' + 'c' is 'abc' # 這裡的字元串,'ab' + 'c' 是在complie time 求值的,被替換成了'abc'
True
>>> n1 = 'ab'
>>> n2 = 'abc'
>>> n1 + 'c' is n2 # n1 + 'c' 是在run-time拼接,導致沒有被自動intern
False
>>> n1 + 'c' is 'abc'
False
>>> n1 + 'c' == 'abc'
True
>>> n1 + 'c' == n2
True