Question

>>> a=5
>>> b=6
>>> id(a)
10914496
>>> id(b)
10914528
>>> c='Hello'
>>> d='World'
>>> id(c)
139973573252184
>>> id(d)
139973616356744
>>> e=(4>5)
>>> f=(4<5)
>>> id(e)
10739968
>>> id(f)
10740000

为什么string和boolean / int数据类型的地址长度如此不同？
为什么随后的声明在地址上有相当大的差异，与数据类型的大小相比较？

更新＃1

>>> id(c)
139973616356856
>>> id(c[0])
139973652926112
>>> id(c[1])
139973653190728
>>> id(c[2])
139973653634272
>>> id(c[3])
139973653302104

我有这个疑问，因为我首先学习了C ++（说实话，Turbo C ++），并且在Python中定义字符串的地址的方式与C ++中发生的情况大不相同。我想这在Python中没问题，因为我们无法通过它在Python中的地址访问对象，我是对的吗？

另外，为c和c [0]设置不同的地址有什么意义？对于某些人来说，这些问题可能是不必要的，但我很想知道Python如何将地址分配给各种数据类型，特别是（此处）字符串。

Answer 1

根据您计算机的体系结构，数据类型将以不同的字节长度存储在内存中。例如，字符串中的每个ASCII字符都需要一个字节来存储它，而整数可以存储在任何位长度中，最多可以存储，具体取决于所存储数字的大小。我并不完全确定，但python可能会在其分配的内存的不同区域存储不同的数据类型。

Python还会在其分配的内存中存储更多内容，而不仅仅是您提供的变量。 IDE也在该区域运行。因此，在两个分配之间可能存储了一些其他变量。

对于更新＃1，请查看this

Answer 2

id碰巧是CPython中的地址是一个实现细节;它们只能保证与同时存在的对象不同。

您观察到的分组是因为CPython预先创建了许多对象，包括-5到256以及True和False。在通常情况下，这些值不会出现在任何其他地址，因为它们是不可变类型，所以可能会出现这种情况。

第二个问题，关于字符串中的切片，是因为Python的字符串对象不相互引用。没有字符类型，因此从字符串中提取字符会产生一个新字符串。同样，其中一些可能被缓存（实习字符串）。字符串对象的地址不一定是其内容的地址。

您可以使用ctypes访问您熟悉的C类型，但这样做通常很尴尬且有风险。例如，如果将Python字符串传递给改变C字符串的函数，则会破坏字符串本身; Python期望字符串是不可变的，并且可以共享它们并缓存它们的哈希值。

Answer 3

首先，我们应该从Python开始以与C相同的方式开始。在C中，数组只是一块内存。在Python中，它是一个对象。 id()和c的{{1}}与此结果不同。

其次，你应该意识到Python中的每件事都是一个对象。在C中，当您执行c[0]之类的操作时，您将从一系列内存位置请求第一个值。在Python中，情况不一定如此。对于标准列表，它由数组支持，但其中的地址对您是隐藏的。你看到的是通过c[0]的对象的地址。在这种情况下，id()是一个字符串，但c也是如此（Python中没有字符类型）。这意味着当您要求c[0]时，Python正在创建一个新字符串来表示您请求的字符（或者更确切地说是子字符串）。幸运的是，Python并不是每次都实际创建一个新的字符串，因为Python会自动插入1个字符的字符串。

另外，请记住，Python对象具有结构并且也会消耗内存。关于C的最好的事情之一是能够非常控制内存布局，但是你在Python中失去了这个方面。另一方面，你不必手动分配和释放内存，这是一种解脱（我做了很多C和Python编程，所以我看到了好处）。

第三，在Python中有很多内存分配和释放。根据Python的构建方式以及分配内存的底层操作系统策略，可能会发生任何数量的事情，导致地址不会按顺序增加。但由于所有都是一个对象，因此所有内容都会发生基础分配。

我有这个疑问，因为我首先学习了C ++（说实话，Turbo C ++）和字符串＆＃39; Python中定义的地址与C ++中的地址有很大不同。我想这在Python中没问题，因为我们无法通过Python中的地址访问对象，我是对的吗？

是的，不。当你说c[0]时，在引擎盖下面会运行一个特殊的方法来从字符串中检索子字符串。这与您在C ++中获得的不同。但是，Python确实有效地将字符串存储在引擎盖下作为字节序列。因为你无法看到效率检查地址，它并不意味着它不在那里。另外，正如我上面提到的，c[0]返回一个新字符串，表示您想要的子字符串。 Python在这里很聪明，它将返回一个1个字符的字符串，但它将是一个实习生的字符串。您可以看到某些字母具有相同的地址：

c[0]

您可以看到>>> for c in "hobo": ... print c, id(c) ... h 4434994600 o 4434861432 b 4434859712 o 4434861432的字符串共享相同的地址 - BTW，示例是Python 2，但Python 3中存在相同的质量。

你是对的，你不能通过它的地址访问对象 - 至少那不是语言的一个特征。如何生成id是一个实现细节，但您应该依靠每个Python解释器这样做。

另外，为c和c [0]设置不同的地址有什么意义？对于某些人来说，这些问题可能是不必要的，但我很想知道Python如何将地址分配给各种数据类型，特别是（此处）字符串。

我在上面解释了这一点，但回顾一下："o"和c与C不同。在Python中，第一个是字符串，第二个是请求包含第一个字符的子字符串字符串。

Python确实在许多领域使用了竞技场式的内存管理方案，但在大多数情况下，你并不需要关心它。如果您有点好奇，我建议您查看Python source code。 c[0]子目录具有许多语言和低级运行时支持位。并且还意识到Python也预先缓存了一些东西，这也可以解释你在上面看到的地址差异。

为什么不同数据类型的地址不同[Python]？

3 个答案: