字符串驻留机制在许多面向对象编程语言中都支持，比如Java、python、Ruby、PHP等，它是一种数据缓存机制，对不可变数据类型使用同一个内存地址，有效的节省了空间，本文主要介绍Python的内存驻留机制。
驻留
字符串驻留就是每个字符串只有一个副本，多个对象共享该副本，驻留只针对不可变数据类型，比如字符串，布尔值，数字等。在这些固定数据类型处理中，使用驻留可以有效节省时间和空间，当然在驻留池中创建或者插入新的内容会消耗一定的时间。
下面举例介绍python中的驻留机制。
python内存驻留
在
Python对象及内存管理机制
一文中介绍了python的参数传递以及以及内存管理机制，来看下面一段代码：
l1 = [1, 2, 3, 4]
l2 = [1, 2, 3, 4]
l3 = l2
print(l1 == l2)
print(l1 is l2)
print(l2 == l3)
print(l2 is l3)
知道结果是什么吗？下面是执行结果：
True
False
True
True
l1和l2内容相同，却指向了不同的内存地址，l2和l3之间使用等号赋值，所以指向了同一个对象。因为列表是可变对象，每创建一个列表，都会重新分配内存，列表对象是没有“内存驻留”机制的。下面来看不可变数据类型的驻留机制。
整型驻留
在
Jupyter或者控制台交互环境
中执行下面代码：
a1 = 300
b1 = 300
c1 = b1
print(a1 is b1)
print(c1 is b1)
a2 = 200
b2 = 200
c2 = b2
print(a2 is b2)
print(c2 is b2)
执行结果：
False
True
True
True
可以发现a1和b1指向了不同的地址，a2和b2指向了相同的地址，这是为什么呢？
因为启动时，Python 将一个
-5~256
之间整数列表预加载（缓存）到内存中，我们在这个范围内创建一个整数对象时，python会自动引用缓存的对象，不会创建新的整数对象。
浮点型不支持：
a = 1.0
b = 1.0
print(a is b)
print(a == b)
# 结果
# False
# True
如果上面的代码在非交互环境，也就是将代码作为python脚本运行的结果是什么呢？（运行环境为python3.7）
True
True
True
True
True
True
全为True，没有明确的限定临界值，都进行了驻留操作。这是因为使用不同的环境时，代码的优化方式不同。
字符串驻留
在
Jupyter或者控制台交互环境
中：
-
满足
标识符命名规范
的字符串都会被驻留，长度不限。 - 空字符串会驻留
-
使用乘法得到的字符串且满足标识符命名规范的字符串：长度小于等于20会驻留（
peephole
优化），Python 3.7改为4096（
AST
优化器）。 - 长度为1的特殊字符（ASCII 字符中的）会驻留
- 空元组或者只有一个元素且元素范围为-5~256的元组会驻留
满足标识符命名规范的字符：
a = 'Hello World'
b = 'Hello World'
print(a is b)
a = 'Hello_World'
b = 'Hello_World'
print(a is b)
结果：
False
True
乘法获取字符串（运行环境为python3.7）
a = 'aa'*50
b = 'aa'*50
print(a is b)
a = 'aa'*5000
b = 'aa'*5000
print(a is b)
结果：
True
False
在非交互环境中：
- 默认字符串都会驻留
- 使用乘法运算得到的字符串与在控制台相同
- 元组类型（元组内数据为不可变数据类型）会驻留
- 函数、类、变量、参数等的名称以及关键字都会驻留
注意：
字符串是在编译时进行驻留
，也就是说，如果字符串的值不能在编译时进行计算，将不会驻留。比如下面的例子：
letter = 'd'
a = 'Hello World'
b = 'Hello World'
c = 'Hello Worl' + 'd'
d = 'Hello Worl' + letter
e = " ".join(['Hello','World'])
print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
print(id(d))
print(id(e))
在交互环境执行结果如下：
1696903309168
1696903310128
1696903269296
1696902074160
1696903282800
都指向不同的内存。
python 3.7 非交互环境执行结果：
1426394439728
1426394439728
1426394439728
1426394571504
1426394571440
发现d和e指向不同的内存，因为d和e不是在编译时计算的，而是在运行时计算的。前面的
a = 'aa'*50
是在编译时计算的。
强行驻留
除了上面介绍的python默认的驻留外，可以使用sys模块中的intern()函数来指定驻留内容
import sys
letter_d = 'd'
a = sys.intern('Hello World')
b = sys.intern('Hello World')
c = sys.intern('Hello Worl' + 'd')
d = sys.intern('Hello Worl' + letter)
e = sys.intern(" ".join(['Hello','World']))
print(id(a))
print(id(b))
print(id(c))
print(id(d))
print(id(e))
结果：
1940593568304
1940593568304
1940593568304
1940593568304
1940593568304
使用intern()后，都指向了相同的地址。
总结
本文主要介绍了python的内存驻留，内存驻留是python优化的一种策略，注意不同运行环境下优化策略不一样，不同的python版本也不相同。注意字符串是在编译时进行驻留。
–THE END–
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