Python内存模型

Question

我有一个非常大的清单 假设我这样做（是的，我知道代码非常单调，但为了示例的缘故......）：

n = (2**32)**2
for i in xrange(10**7)
  li[i] = n

工作正常。但是：

for i in xrange(10**7)
  li[i] = i**2

消耗大量内存。我不明白为什么会这样 - 存储大数字需要更多位，而在Java中，第二个选项确实更节省内存...

有没有人对此有解释？

Answer 1

Answer 2

在第一个示例中，您存储的是相同的整数len（arr）次。因此python只需要将整数存储在内存中一次，并将其引用为len（arr）次。

在第二个示例中，您存储的是len（arr）不同的整数。现在python必须为len（arr）整数分配存储空间，并在每个len（arr）插槽中引用它们。

Answer 3

您只有一个变量n，但您创建了许多i ** 2.

Python会使用引用。每次执行array[i] = n时，都会创建对n值的新引用。注意，不要把变量告诉价值。但是，在第二种情况下，当您执行array[i] = i**2时，您将创建一个新值，并引用此新值。这当然会占用更多的内存。

事实上，Python将继续重用相同的值，即使重新计算它也只是使用它。例如：

l = []
x = 2
for i in xrange(1000000):
    l.append(x*2)

通常不会使用比

更多的内存

l = []
x = 2
for i in xrange(1000000):
    l.append(x)

然而，在

的情况下

l = []
x = 2
for i in xrange(1000000):
    l.append(i)

i的每个值都会得到一个引用，因此与其他示例相比，会占用大量内存。

（Alex在术语中指出了一些混淆。在python中有一个叫做数组的模块。这些类型的数组存储整数值，而不是像Pythons普通列表对象这样的对象的引用，但在其他方面表现相同。但是从第一个开始示例使用的值不能存储在这样的数组中，这种情况不太可能。

相反，问题很可能是使用单词数组，因为它在许多其他语言中使用，这与Pythons列表类型相同。）

Answer 4

在两个示例中，arr[i]都会引用对象，无论它是n还是i * 2的结果对象。

在第一个示例中，n已经定义，因此它只需要引用，但在第二个示例中，它必须评估i * 2，GC必须为此新结果对象分配空间，并且然后使用它的参考。