现在各行各业可是都掀起了一股python学习的热潮，几乎每位职场人士都在学习和使用python。python大家都很熟悉了，共享经济大家也都知道，可是python运用了共享经济这件事你了解吗？想知道的话，就来看小编今天跟大家分享的这篇“Python 为了提升性能，竟运用了共享经济”的文章吧。

以下文章来源：微信公众号Python猫

作者：豌豆花下猫

大家或许知道，Python 为了提高内存的利用效率，采用了一套共用对象内存的分配策略。

例如，对于那些数值较小的数字对象（[-5, 256]）、布尔值对象、None 对象、较短的字符串对象（通常是 20）等等，字面量相等的对象实际上是同一个对象。

# 共用内存地址的例子
a = 100
b = 100
s = "python_cat"
t = "python_cat"

id(a) == id(b) # 结果：True
id(s) == id(t) # 结果：True

我很早的时候曾写过一篇《Python中的“特权种族”是什么？》，把这些对象统称为“特权种族”，它们是 Python 在内存管理机制上使用的优化技巧。

前不久，我还写了一篇《Python 内存分配时的小秘密》，也是介绍内存管理的技巧。

这两篇文章有所区别：旧文主要涉及了内存共用与对象驻留的机制，而新文介绍的是内存分配、动态扩容以及内存回收的相关机制。

它们令我不由自主地想到两个词：共享经济与供需平衡。

如果你没有读过那两篇文章，我强烈建议你先回看一下，然后再看看我的联想是否有道理：那几类特权种族对象其实是在共享内存，表面上的不同对象，其实是在循环利用；至于供需平衡也好理解，创建某些对象时，按照预期的诉求去分配内存，在扩容时则灵活调节，达到了供需之间的平衡。

透过现象看本质，Python 可以很有趣。

但是，Python 的有趣之处还不止于此，本文要继续分享另一种内存管理机制，在某种程度上，它实现了共享经济与供需平衡的融合，我们从中可揭开 Python 的另一重身份……

1、不可变对象的共享经济

上面列出的"特权种族"都是不可变对象（而“供需平衡”主要出现于可变对象），对于这些不变的对象，当出现多处使用时，共用一个对象似乎是种不错的优化方法。

我曾有一种猜想：Python 的不可变对象都可能是特权种族。

我没有试图去完全证实它，本文只想考察其中一种不可变对象：元组。它是不可变对象，那么，是否有共用对象的机制呢？

下面把它跟列表作一下对比：

# 空对象的差别
a = []
b = []
c = ()
d = ()

print(id(a)==id(b))  # 结果：False
print(id(c)==id(d))  # 结果：True

由此可见，两个空列表是不同的对象，而两个空元组其实是同一个对象。这至少说明了，空元组在内存中只有一个，它属于已提到的特权种族。

将实验延伸到集合与字典，它们是可变对象，你会发现结果跟列表一样，存在多个副本，即不是特权种族。我就不举例了。

由上述的实验结果，还能引出两个问题，但是它们偏离了本文主题，我不打算深入辨析，简单列一下：

• 除了空元组，还有什么样的元组是“特权种族”？（PS：从元素的数量、类型、元素自身的大小考虑，就我小范围试验，还没发现。所以，空元组是独特的唯一？）
• 编译期与运行期有所区别，这在之前写字符串的 intern 机制时（《Intern机制的软肋》）也分析过。（PS：print(id([]) == id([]))，结果为 True，与上例先赋值再比较不同。）

2、可变对象的共享经济

空元组体现了共享经济，但由于它是不可变对象，所以不存在动态扩容，就只体现了极少的供需平衡。

作为对照，列表等可变对象充分表现了供需平衡，却似乎没办法体现共享经济。

比如说，我们把一个列表想象成一个可自增的杯子（毕竟它是某种容器），再把它的元素想象成不同种类的液体（水、可乐、酒……）。

那么，我们的问题是：两杯东西是否可以共享为一个对象呢？或者说，有没有可能共享那只杯子呢？这样就可以节省内存（在那篇讲小秘密的文章中展示过：“空杯子”占用的内存可不少），提升效率啦。

对于第一个问题，答案为否，验证过程略。对于第二个问题，在上一节中，我们已验证过两个空杯子（即空列表），答案也为否。

但是，第二个问题还有其它的可能！下面让我们换一种实验方法：

# 实验版本：Python 3.6.1
a = [[] for i in range(4)]
print(id(a))

for i in range(len(a)):
    print(f'{i} -- {id(a[i])}')
    # a[i] = 1 # PS：可去除注释，再执行一次，结果的顺序有差别

del a
print("after del")

b = [[] for i in range(4)]
print(id(b))

for i in range(len(b)):
    print(f'{i} -- {id(b[i])}')

以上代码在不同环境中，执行结果可能有所差异。我执行的一次结果如下：

2012909395656
0 -- 2012909395272
1 -- 2012909406472
2 -- 2012909395208
3 -- 2012909395144
after del
2012909395656
0 -- 2012909395272
1 -- 2012909406472
2 -- 2012909395208
3 -- 2012909395144

分析结果可知：列表对象在被回收之后，并不会彻底消除，它的内存地址会传递给新创建的列表，也就是说，新创建的列表其实共享了旧列表的内存地址！

再结合前面的例子，我们可以说，先后静态创建的两个列表会分配不同的内存地址，但是，经过动态回收之后，先后创建的列表可能是同一个内存地址！（注意：这里说的是“可能”，因为在新列表创建前，若有其它地方也在创建列表，那后者可能夺去先机。）

延伸到其它基本的可变对象，例如集合与字典，也有同样的共享策略，其目的显而易见：循环利用这些对象的“残躯”，可以避免内存碎片，提高执行性能。

共享一只杯子，总比重新创造一只杯子，要更高效便捷，对吧？

Python 解释器在实现这个机制时，使用了一个叫做free_list的全局变量，其工作原理是：

• 当创建新的对象时，则检查 free_list 内是否有可用对象，有则取出使用，没有则创建
• 当这些对象被析构时，则检查 free_list 是否有剩余空间，有则存入其中
• 某类对象存入 free_list 时，只保留“躯壳”，而清空其内部所有的元素（即只共享杯子，不共享杯中物）

图片来源：https://dwz.cn/QWD6RxOx

好了，现在我们可以说，列表、集合与字典这些可变对象，它们都不是前文所说的特权种族，但是，在它们背后都藏着循环使用的共享思想，这一点却是相通的。

Python 解释器在内存管理上真是煞费苦心啊，在那些司空见惯的基本对象上，它施加了诸多的小魔法，在我们毫不觉察的时候，它们有条不紊地运作，而当我们终于见识清楚后，就不得不感叹它的精妙了。

Python 算是一个精打细算的“经济学家”了。

回顾全文，最后作一个小结：

• 较小的数字、较短的字符串、布尔值与空元组等不可变对象，它们存在着“共享经济”的机制，提升了内存的使用效率
• 列表、集合与字典等可变对象，它们存在着预分配及超额分配等“供需平衡”的机制，提升了内存的分配效率
• 列表等对象还存在着共享“容器外壳”的机制，循环利用空闲资源，综合提升程序性能