京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
英文:
https://arpitbhayani.me/blogs/string-interning
作者:arpit
来源:豌豆花下猫(Python猫)
声明:本翻译是出于交流学习的目的,基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读,内容略有改动。
每种编程语言为了表现出色,并且实现卓越的性能,都需要有大量编译器级与解释器级的优化。
由于字符串是任何编程语言中不可或缺的一个部分,因此,如果有快速操作字符串的能力,就可以迅速地提高整体的性能。
在本文中,我们将深入研究 Python 的内部实现,并了解 Python 如何使用一种名为字符串驻留(String Interning)的技术,实现解释器的高性能。 本文的目的不仅在于介绍 Python 的内部知识,而且还旨在使读者能够轻松地浏览 Python 的源代码;因此,本文中将有很多出自 CPython 的代码片段。
全文提纲如下:
字符串驻留是一种编译器/解释器的优化方法,它通过缓存一般性的字符串,从而节省字符串处理任务的空间和时间。
这种优化方法不会每次都创建一个新的字符串副本,而是仅为每个适当的不可变值保留一个字符串副本,并使用指针引用之。
每个字符串的唯一拷贝被称为它的intern,并因此而得名 String Interning。
Python猫注:String Interning 一般被译为“字符串驻留”或“字符串留用”,在某些语言中可能习惯用 String Pool(字符串常量池)的概念,其实是对同一种机制的不同表述。intern 作为名词时,是“实习生、实习医生”的意思,在此可以理解成“驻留物、驻留值”。
查找字符串 intern 的方法可能作为公开接口公开,也可能不公开。现代编程语言如 Java、Python、PHP、Ruby、Julia 等等,都支持字符串驻留,以使其编译器和解释器做到高性能。
字符串驻留提升了字符串比较的速度。 如果没有驻留,当我们要比较两个字符串是否相等时,它的时间复杂度将上升到 O(n),即需要检查两个字符串中的每个字符,才能判断出它们是否相等。
但是,如果字符串是固定的,由于相同的字符串将使用同一个对象引用,因此只需检查指针是否相同,就足以判断出两个字符串是否相等,不必再逐一检查每个字符。由于这是一个非常普遍的操作,因此,它被典型地实现为指针相等性校验,仅使用一条完全没有内存引用的机器指令。
字符串驻留减少了内存占用。 Python 避免内存中充斥多余的字符串对象,通过享元设计模式共享和重用已经定义的对象,从而优化内存占用。
像大多数其它现代编程语言一样,Python 也使用字符串驻留来提高性能。在 Python 中,我们可以使用is运算符,检查两个对象是否引用了同一个内存对象。
因此,如果两个字符串对象引用了相同的内存对象,则is运算符将得出True,否则为False。
>>> 'python' is 'python' True
我们可以使用这个特定的运算符,来判断哪些字符串是被驻留的。在 CPython 的,字符串驻留是通过以下函数实现的,声明在 unicodeobject.h 中,定义在 unicodeobject.c 中。
PyAPI_FUNC(void) PyUnicode_InternInPlace(PyObject **);
为了检查一个字符串是否被驻留,CPython 实现了一个名为PyUnicode_CHECK_INTERNED的宏,同样是定义在 unicodeobject.h 中。
这个宏表明了 Python 在PyASCIIObject结构中维护着一个名为interned的成员变量,它的值表示相应的字符串是否被驻留。
#define PyUnicode_CHECK_INTERNED(op) (((PyASCIIObject *)(op))->state.interned)
在 CPython 中,字符串的引用被一个名为interned的 Python 字典所存储、访问和管理。 该字典在第一次调用字符串驻留时,被延迟地初始化,并持有全部已驻留字符串对象的引用。
4.1 如何驻留字符串?
负责驻留字符串的核心函数是PyUnicode_InternInPlace,它定义在 unicodeobject.c 中,当调用时,它会创建一个准备容纳所有驻留的字符串的字典interned,然后登记入参中的对象,令其键和值都使用相同的对象引用。
以下函数片段显示了 Python 实现字符串驻留的过程。
void PyUnicode_InternInPlace(PyObject **p) {
PyObject *s = *p;
.........
// Lazily build the dictionary to hold interned Strings if (interned == NULL) {
interned = PyDict_New();
if (interned == NULL) {
PyErr_Clear();
return;
}
}
PyObject *t;
// Make an entry to the interned dictionary for the // given object t = PyDict_SetDefault(interned, s, s);
.........
// The two references in interned dict (key and value) are // not counted by refcnt. // unicode_dealloc() and _PyUnicode_ClearInterned() take // care of this. Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) - 2);
// Set the state of the string to be INTERNED _PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_INTERNED_MORTAL;
}
4.2 如何清理驻留的字符串?
清理函数从interned字典中遍历所有的字符串,调整这些对象的引用计数,并把它们标记为NOT_INTERNED,使其被垃圾回收。一旦所有的字符串都被标记为NOT_INTERNED,则interned字典会被清空并删除。
这个清理函数就是_PyUnicode_ClearInterned,在 unicodeobject.c 中定义。
void _PyUnicode_ClearInterned(PyThreadState *tstate) {
.........
// Get all the keys to the interned dictionary PyObject *keys = PyDict_Keys(interned);
.........
// Interned Unicode strings are not forcibly deallocated; // rather, we give them their stolen references back // and then clear and DECREF the interned dict. for (Py_ssize_t i = 0; i < n; i++) {
PyObject *s = PyList_GET_ITEM(keys, i);
.........
switch (PyUnicode_CHECK_INTERNED(s)) {
case SSTATE_INTERNED_IMMORTAL:
Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) + 1);
break;
case SSTATE_INTERNED_MORTAL:
// Restore the two references (key and value) ignored // by PyUnicode_InternInPlace(). Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) + 2);
break;
case SSTATE_NOT_INTERNED:
/* fall through */ default:
Py_UNREACHABLE();
}
// marking the string to be NOT_INTERNED _PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_NOT_INTERNED;
}
// decreasing the reference to the initialized and // access keys object. Py_DECREF(keys);
// clearing the dictionary PyDict_Clear(interned);
// clearing the object interned Py_CLEAR(interned);
}
既然了解了字符串驻留及清理的内部原理,我们就可以找出 Python 中所有会被驻留的字符串。
为了做到这点,我们要做的就是在 CPython 源代码中查找PyUnicode_InternInPlace 函数的调用,并查看其附近的代码。下面是在 Python 中关于字符串驻留的一些有趣的发现。
5.1 变量、常量与函数名
CPython 对常量(例如函数名、变量名、字符串字面量等)执行字符串驻留。
以下代码出自codeobject.c,它表明在创建新的PyCode对象时,解释器将对所有编译期的常量、名称和字面量进行驻留。
PyCodeObject * PyCode_NewWithPosOnlyArgs(int argcount, int posonlyargcount, int kwonlyargcount,
int nlocals, int stacksize, int flags,
PyObject *code, PyObject *consts, PyObject *names,
PyObject *varnames, PyObject *freevars, PyObject *cellvars,
PyObject *filename, PyObject *name, int firstlineno,
PyObject *linetable) {
........
if (intern_strings(names) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(varnames) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(freevars) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(cellvars) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_string_constants(consts, NULL) < 0) {
return NULL;
}
........
}
5.2 字典的键
CPython 还会驻留任何字典对象的字符串键。
当在字典中插入元素时,解释器会对该元素的键作字符串驻留。以下代码出自 dictobject.c,展示了实际的行为。
有趣的地方:在PyUnicode_InternInPlace函数被调用处有一条注释,它问道,我们是否真的需要对所有字典中的全部键进行驻留?
int PyDict_SetItemString(PyObject *v, const char *key, PyObject *item) {
PyObject *kv;
int err;
kv = PyUnicode_FromString(key);
if (kv == NULL)
return -1;
// Invoking String Interning on the key PyUnicode_InternInPlace(&kv); /* XXX Should we really? */ err = PyDict_SetItem(v, kv, item);
Py_DECREF(kv);
return err;
}
5.3 任何对象的属性
Python 中对象的属性可以通过setattr函数显式地设置,也可以作为类成员的一部分而隐式地设置,或者在其数据类型中预定义。
CPython 会驻留所有这些属性名,以便实现快速查找。 以下是函数PyObject_SetAttr的代码片段,该函数定义在文件object.c中,负责为 Python 对象设置新属性。
int PyObject_SetAttr(PyObject *v, PyObject *name, PyObject *value) {
........
PyUnicode_InternInPlace(&name);
........
}
5.4 显式地驻留
Python 还支持通过sys模块中的intern函数进行显式地字符串驻留。
当使用任何字符串对象调用此函数时,该字符串对象将被驻留。以下是 sysmodule.c 文件的代码片段,它展示了在sys_intern_impl函数中的字符串驻留过程。
static PyObject * sys_intern_impl(PyObject *module, PyObject *s) {
........
if (PyUnicode_CheckExact(s)) {
Py_INCREF(s);
PyUnicode_InternInPlace(&s);
return s;
}
........
}
只有编译期的字符串会被驻留。 在解释时或编译时指定的字符串会被驻留,而动态创建的字符串则不会。
Python猫注:这一条规则值得展开思考,我曾经在上面踩过坑……有两个知识点,我相信 99% 的人都不知道:字符串的 join() 方法是动态创建字符串,因此其创建的字符串不会被驻留;常量折叠机制也发生在编译期,因此有时候容易把它跟字符串驻留搞混淆。
包含 ASCII 字符和下划线的字符串会被驻留。 在编译期间,当对字符串字面量进行驻留时,CPython 确保仅对匹配正则表达式[a-zA-Z0-9_]*的常量进行驻留,因为它们非常贴近于 Python 的标识符。
Python猫注:关于 Python 中标识符的命名规则,在 Python2 版本只有“字母、数字和下划线”,但在 Python 3.x 版本中,已经支持 Unicode 编码。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04