Question

我理解在Python中，字符串只是一个表达式，并且在将控制权返回给代码的调用者时，字符串本身就会被垃圾收集，但是......

大型课程/方法doc字符串你的代码：他们浪费了记忆通过构建字符串对象？
模块级doc字符串：是吗？由翻译无限地存储？

这是否重要？我唯一关心的问题是，如果我使用像Django这样的大型框架，或者使用多个大型开源库，那么它们往往会被很好地记录下来，可能有多兆字节的文本。在这些情况下，doc文件字符串是加载到内存中的，用于沿途使用的代码，然后保存在那里，还是像普通字符串一样立即收集？

Answer 1

“我知道在Python中，字符串只是一个表达式，并且在将控制权返回给代码的调用者时，字符串本身会立即被垃圾收集”，这表示存在误解，我认为。文档字符串被评估一次（不是在每个函数调用上），并且至少与函数一样长时间保持活动状态。
“这甚至不重要吗？”当谈到优化时，不是通过抽象地思考而是通过测量来回答。在内存密集型应用程序中，“多兆字节”的文本可能不是很多。节省记忆的解决方案可能存在于其他地方，您可以通过测量确定是否属于这种情况。
Python的-OO命令行开关删除了文档字符串。

Answer 2

默认情况下，Python文档字符串会无限期保留，因为它们可以通过函数或模块的__doc__属性访问。例如，使用test.py中的以下内容：

"""This is a test module."""

def f():
   """This is a test function."""
   pass

然后：

$ python
Python 2.5.1 (r251:54863, Oct 30 2007, 13:54:11) 
[GCC 4.1.2 20070925 (Red Hat 4.1.2-33)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import test
>>> test.__doc__
'This is a test module.'
>>> test.f.__doc__
'This is a test function.'
>>>

解释器的-OO选项显然会导致它从生成的.pyo文件中删除文档字符串，但它没有我期望的效果：

$ python -OO
Python 2.5.1 (r251:54863, Oct 30 2007, 13:54:11) 
[GCC 4.1.2 20070925 (Red Hat 4.1.2-33)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import test
>>> test.__file__
'/tmp/test.py'
>>> 
$ grep "This is a test" /tmp/test.pyo
Binary file /tmp/test.pyo matches
$ python -OO
Python 2.5.1 (r251:54863, Oct 30 2007, 13:54:11) 
[GCC 4.1.2 20070925 (Red Hat 4.1.2-33)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import test
>>> test.__file__
'/tmp/test.pyo'
>>> test.__doc__
'This is a test module.'
>>>

事实上，test.pyo生成的-OO文件与没有命令行参数生成的test.pyc文件相同。任何人都可以解释这种行为吗？

Python - 做大文档字符串会浪费内存吗？

2 个答案: