为什么不同 lambda 的字符串表示形式相同？ [复制]答案

【问题标题】：Why are the string representations of different lambdas the same? [duplicate]为什么不同 lambda 的字符串表示形式相同？ [复制]
【发布时间】：2016-12-12 17:39:46
【问题描述】：

我注意到在 python 中调用 str(lambda: foo) 时出现了一些奇怪的行为。如果我将 lambda 分配给两个不同的变量，它将转到两个不同的内存位置，即使 lambda 显然是相同的。例如：

>>> a = lambda: 1
>>> b = lambda: 1
>>> str(a)
'<function <lambda> at 0x0000000000AC6730>'
>>> str(b)
'<function <lambda> at 0x0000000000AC66A8>'

好的，所以当我创建和分配两个 lambda 时，它们占用不同的内存位置。到目前为止，一切都很好。但是，如果我创建了一堆 lambda 并且不分配它们，它们总是会去同一个地方，无论 lambda 有多么根本不同。例如，如果我运行这个：

>>> print(str(lambda: 1))
<function <lambda> at 0x00000000011B6730>
>>> print(str(lambda: "Hello"))
<function <lambda> at 0x00000000011B6730>
>>> print(str(lambda: str))
<function <lambda> at 0x00000000011B6730>
>>> print(str(lambda: (lambda: (lambda: 1))))
<function <lambda> at 0x00000000011B6730>

据我所知，无论我使用 python 2 还是 python 3，这种行为都是一样的。是什么导致了这种奇怪的行为？

【问题讨论】：

函数对象被垃圾回收，然后内存位置被重用。这是一个实现细节。您不应该关心对象的内存位置。
我不知道，但我想当它没有被存储时它可能会被 gc-ed，所以你看到的是你在相同的可用空间创建它们。如果您要存储它，地址会有所不同。

标签： python memory lambda language-lawyer

【解决方案1】：

所以当我创建和分配两个 lambdas 时，它们占用不同的内存位置

当您调用str(lambda: 1) 时，它会创建一个 lambda 对象，然后将其转换为字符串，最后丢弃该 lambda 对象。因此，当您创建另一个 lambda 对象时，它碰巧占用了相同的空间，因为释放的内存会被重用。

这很可能发生在 CPython 中，但对于基于具有延迟垃圾收集的虚拟机的 Python 实现来说则不太可能。

【讨论】：