Python字符串intern Python小整数对象池和字符串intern实例解析

is用于判断两个对象是否为同一个对象，具体来说是两个对象在内存中的位置是否相同。

python为了提高效率，节省内存，在实现上大量使用了缓冲池技术和字符串intern技术。

整数和字符串是不可变对象，也就意味着可以用来共享，如100个“python”字串变量可以共享一个“python”字符串对象，而不是创建100个“python”字符串。

小整数对象池

为了应对小整数的频繁使用，python使用对小整数进行了缓存，默认范围为[-5,256]，在这个范围内的所有整数被python完全地缓存，当有变量使用这些小整数时，增加对应小整数对象的引用即可。

>>> i = -5
>>> j = -5
>>> i is j # i和j是同一个对象
True
>>> i = 256
>>> j = 256
>>> i is j # i和j是同一个对象
True
>>> i = 257
>>> j = 257
>>> i is j # i和j是不同对象
False

由上面的实例可以看到，当变量在[-5,256]之间时，两个值相同的变量事实上会引用到同一个小整数对象上，也就是小整数对象池中的对象，而不会去创建两个对象。而当变量超出了这个范围，两个值相同的变量也会各自创建整数对象，所以两者对应的对象不同。

字符串intern

如果当前变量引用的字符串对象已经存在的话，直接增加对应字符串对象的引用，而不去创建新的字符串对象，这就是字符串intern机制。

 >>> i = "12"
 >>> j = "12"
 >>> i is j
 True

在详细探讨字符串intern机制之前，先看一个奇怪的问题：

 >>> i = "1 2"
 >>> j = "1 2"
 >>> i is j
 False

 i = "1 2"
 j = "1 2"
 print(i is j)

输出结果

 True

上述代码分开运行，结果为False，但是合在一起结果却为True，也就是说分开运行的时候，i，j指向不同对象，而合在一起的时候i，j却指向了相同对象。为了明白其中的缘由，需要简单理解python的编译机制。

编译机制

在python中，万物皆对象，包括代码本身也是一种对象。python用code对象表示代码，代码编译后产生code对象。通常一个作用域对应一个code对象。

i = "1 2"
j = "1 2"
print(i is j)

def f():
  pass

编译结果

2 0 LOAD_CONST 0 ('1 2')
2 STORE_NAME 0 (i)

3 4 LOAD_CONST 0 ('1 2')
6 STORE_NAME 1 (j)

5 8 LOAD_CONST 1 (<code object f at 0x00000200F257CF60, file "small_int.py", line 5>)
10 LOAD_CONST 2 ('f')
12 MAKE_FUNCTION 0
14 STORE_NAME 2 (f)
16 LOAD_CONST 3 (None)
18 RETURN_VALUE

Disassembly of <code object f at 0x00000200F257CF60, file "small_int.py", line 5>:
6 0 LOAD_CONST 0 (None)
2 RETURN_VALUE

上述代码中编译生成了两个code对象，一个代表全局作用域，另一个代表函数f。

code对象保存了变量，常量（常量字面量）以及编译结果。code对象用常量表来保存常量，考虑到一个常量可能出现多次，在一张表上保存一个常量多次太过于奢侈。所以code对象对每个常量只保存一次，在需要引用它的地方使用它在常量表的位置作为常量的表示。在上述编译结果中可以看到，"1 2"这个字符串常量使用了两次，编译的代码为"LOAD_CONST 0"，这里的0就是"1 2"在常量表当中的位置。

由于编译的这个特性，在同一个code对象中的变量，如果它们引用了同一个常量，那么无论这个常量有没有缓冲机制，它们引用的都是同一个对象。

a = "12"
b = "12"
c = "1 2"
d = "1 2"
e = 257
f = 257
g = 2424234234234234
h = 2424234234234234
print(a is b, c is d, e is f, g is h)

输出结果

 True True True True

这个例子说明，在同一个code对象当中，常量（字面量）仅一份，这与缓冲机制无关，是编译特性。所以对于上述那个奇怪的问题就可以解释了，当i，j在同一个code对象（同一个作用域）中引用常量"1 2"，它们引用的都是同一个对象。而当在python命令行中分开执行时，对于每一条语句，都是一个单独的code对象，这时起作用的是字符串intern机制，上述运行结果说明，字符串intern机制对"12"进行了intern，而对"1 2"没有进行intern。

编译机制与小整数对象池对比

i = 257
j = 257
a = i - 1
b = i - 1
c = i + 1
d = i + 1
print(i is j, a is b, c is d)

输出结果

 True True False


i和j引用同一个常量，这是编译机制，所以i与j指向同一个整数对象，后面a和b虽然相等，但不引用常量，此时启用小整数对象池，a,b都等于256，在对象池中，所以a，b引用同一个对象，后面c，d不在对象池中，所以两者对象不同。

这里有一点需要注意，没有变量参与的运算会被编译器直接优化成对应的常量，进而保存进常量表中。

字符串intern机制与字符缓冲池
在编译过程中，字符串intern机制将所有的变量名进行intern，但对常量进行的intern有一点特殊的限制。能够intern的常量必须只包含[a-zA-Z0-9_]，即字母数字加下划线，如果含有其他字符，就不会intern。在运行过程中，通过计算得到的字符串不会intern。

字符串有一个和小整数对象池相似的字符缓冲池，用于在运行过程中缓存单个字符，所以计算得到的字符串虽然不会intern，但如果是单个字符，就会使用到字符缓冲池。

k = "bbb"
a = k[0]
b = k[0]
c = k[1:]
d = k[1:]
print(a, d)
print(a is b, c is d)

输出结果

 b bb
 True False

可以看到，a和b确实指向同一个对象，而c和d指向不同对象，这就是字符缓冲池。

编译机制与字符串intern对比

i = "1 2"
j = "12"
k = "__fjdslfjaskfas"

ii = "1 2"
jj = "12"
kk = "__fjdslfjaskfas"

def f():
  a = "1 2"
  b = "12"
  c = "__fjdslfjaskfas"
  return a is i, b is j, c is k

print("Code:", i is ii, j is jj, k is kk)
print(f"intern: {f()}")

输出结果

 Code: True True True
 intern: (False, True, True)

i包含空格，包含空格的常量不会被intern，而其他两个常量不包含其他字符，所以会被intern。

总结

1. python代码被编译成code对象，通常一个code对象对应于一个作用域，作用域中重复出现的变量名以及常量在code中只保存一次。

2. 字符串intern机制主要作用于编译过程，在编译收集完变量和常量时，对变量和常量进行intern，而后构建一个code对象。

3. 字符串intern对常量的intern有限制，能够intern的常量必须只包含[a-zA-Z0-9_]，即字母数字加下划线，如果含有其他字符，就不会intern。

4. 小整数对象池和字符缓冲池都是作用于运行过程中，python缓存小的整数和字符，当有变量使用这些对象时，不用额外创建对象。