详细答案

Question

我正在玩pickle库，当我注意到有时候，不同的类实例位于同一个内存位置。

以下两个示例都展示了所述行为：

class DemoClass:
    def __init__(self):
        self.name = 'demoName'

#example 1
for i in range(3):
    print (DemoClass())

#example 2
[print(DemoClass()) for i in range(3)]

#Output for both example 1 and example 2
#Note that the memory locations are identical in the output
<__main__.DemoClass object at 0x00CEE610>
<__main__.DemoClass object at 0x00CEE610>
<__main__.DemoClass object at 0x00CEE610>

这对我来说非常令人吃惊，所以也许你可以解释为什么会发生这种情况。

程序按我的预期行事的方式如下。

demo = [DemoClass() for i in range(3)]
for i in demo:
    print (i)

#Output
<__main__.DemoClass object at 0x01F7E630>
<__main__.DemoClass object at 0x01F7ED30>
<__main__.DemoClass object at 0x01F7E670>

Answer 1

您的问题涉及Python如何分配内存。 tldr; Python使用堆来存储内存。当资源被释放时，它会到达堆的顶部。

详细答案

Python必须分配内存来创建对象的实例。为了提高内存效率，Python memory manager有一堆内存位置可用于为对象的实例化提供或保留。使用您的一些示例，您可以看到它在实践中是如何工作的。

示例＃1

>>> for i in range(3):
...     print DemoClass()
... 
<test.DemoClass instance at 0x288b248>
<test.DemoClass instance at 0x288b248>
<test.DemoClass instance at 0x288b248>

在for循环的第一次迭代期间，python使用其当前堆中的第一个可用地址，即<0x288b248>，为DemoClass创建print的实例打电话。完成print命令后，将释放内存地址并返回堆顶部。在循环的下一次迭代期间，python利用第一个可用的内存地址，该地址也是地址<0x288b248>。等

示例＃2

>>> for j in [DemoClass() for i in range(3)]:
...     print j
... 
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>
<test.DemoClass instance at 0x288b290>
<test.DemoClass instance at 0x288b638>

这里python生成一个列表然后迭代。创建列表需要为每个元素创建一个 new DemoClass实例。这将从堆中取出前三个地址。循环完成后，列表将从内存中释放，如果我们再次调用print(DemoClass)，我们将发现python再次重用内存。

>>> print DemoClass()
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>

示例3（我的交替存储器分配示例）

>>> for i in xrange(4):
...     Demo = DemoClass()
...     print(Demo)
... 
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>
<test.DemoClass instance at 0x288b290>
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>
<test.DemoClass instance at 0x288b290>

在此示例中，每次Demo实例化为DemoClass的实例时，会将一段内存分配给Demo。但是，对print(Demo)的调用不释放分配给Demo的内存。在下一个循环开始时，新的内存段分配给Demo，然后Demo被覆盖，此时它的原始内存地址返回到堆顶部。然后，用于Demo的内存地址在两个内存地址之间交替。

Answer 2

在前两个示例中，一旦对print的调用完成，该对象就不再有引用，因此可以在下次创建该类型的对象时重复使用。

在第二种情况下，所有实例都同时具有引用，因此必须是不同的。

我不会依赖来处理这种行为，例如：可能存在该对象的其他未引用实例。

Answer 3

当一个物体不再存在时，其位置可立即重复使用由于Python对象是引用计数的，因此只要没有引用它们就会消失。

如果事情按照你期望的方式发挥作用，你可能会很快耗尽内存。

不同的类实例使用相同的内存位置

3 个答案:

详细答案

示例＃1

示例＃2

示例3（我的交替存储器分配示例）