Python驻留在内存

Python中的内存驻留是一种优化策略，它可以节省内存空间并提高程序的执行效率。字符串对象在编译时会进行内存驻留，这意味着相同的字符串字面值将会共享相同的内存地址，而不同的字符串将会有不同的内存地址。这个特性在许多面向对象编程语言中都有支持，比如Java、Python等。内存驻留机制对于不可变数据类型是有效的，并且可以通过使用同一个内存地址来缓存数据，从而节省空间。

需要注意的是，不同的运行环境和Python版本可能会有不同的优化策略和内存管理机制。当我们在Python中声明多个变量并赋予相同的值时，这些变量可能会指向同一个内存地址，这取决于具体的实现方式。例如，在下面的代码示例中，变量l2和l3可能会指向同一个内存地址，因为它们引用了相同的列表对象。而变量l1则引用了一个不同的列表对象。

l1 = [1, 2, 3, 4]
l2 = [1, 2, 3, 4]
l3 = l2
print(l1 == l2) # True，比较的是列表的值
print(l1 is l2) # False，比较的是列表的内存地址
print(l2 == l3) # True，比较的是列表的值
print(l2 is l3) # True，l2和l3可能指向同一个内存地址

总之，Python的内存驻留机制可以通过共享相同的内存地址来优化程序的执行效率，特别是对于不可变数据类型，如字符串。这种机制可以有效地节省内存空间并提高程序的性能。但需要注意的是，不同的运行环境和Python版本可能会有不同的实现方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python内存驻留机制](https://blog.csdn.net/u010698107/article/details/118658405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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