Python 列表中的内存是如何处理的？

【问题标题】：How is memory handled in Python's Lists?Python 列表中的内存是如何处理的？
【发布时间】：2021-09-19 00:16:45
【问题描述】：

看下面的代码，当你看到 a=[1,2] 是一个同构类型 1st 和 2nd 的地址> 元素相差 32 位但是在第二种情况下 a=[1,'a',3] 时，1st 和 2nd 元素的地址之间没有关系，但是1st 和 3rd 元素之间存在关系，即地址相差 64 位。所以我想知道 memory 是如何处理的，索引是如何发生的，以及它是如何与 non hashable （即可变的）相关联的

>>> a=[1,2]
>>> print(id(a[0]))
4318513456
>>> print(id(a[1]))
4318513488
>>> a=[1,'a',3]
>>> print(id(a[0]))
4318513456
>>> print(id(a[1]))
4319642992
>>> print(id(a[2]))
4318513520
>>>

【问题讨论】：

仅供参考 - 您忘记包含“下面的代码”
使用代码块来包含代码，而不是图像。

标签： python arrays list memory hashable

【解决方案1】：

一般来说，ids 无关紧要。不要担心ids。不要看ids。其实就是CPython implementation detailids是内存地址，因为方便。另一个 Python 实现可能会做其他事情。

在任何情况下，您都会看到 CPython 的小整数缓存（参见例如this question），其中某些整数对象被预分配为“单例”对象，因为它们预计会经常使用。然而，这也是是一个实现细节。

另一方面，字符串 'a' 没有被缓存（如果您的代码是从磁盘上的 .py 文件加载的，它可能是 interned），所以它是从其他地方分配的。

至于你关于索引的问题，CPython（同样，另一个实现可能会做不同的事情）列表在底层是指向 PyObjects 的指针数组，所以它只是一个 O(1) 操作。

【讨论】：