Python for Linux中的垃圾收集

我有点困惑Python是如何分配内存和垃圾收集的，以及这是如何特定于平台的。例如，当我们比较以下两个代码段时：

片段A：

>>> id('x' * 10000000) == id('x' * 10000000)
True

片段B：

>>> x = "x"*10000000
>>> y = "x"*10000000
>>> id(x) == id(y)
False

代码段A返回true，因为当Python分配内存时，它在第一个测试中将内存分配到相同的位置，在第二个测试中将内存分配到不同的位置，这就是它们的内存位置不同的原因

但显然，系统性能或平台会影响这一点，因为当我在更大范围内尝试这一点时：

for i in xrange(1, 1000000000):
    if id('x' * i) != id('x' * i):
        print i
        break

---

Mac上的一个朋友尝试了这个，它一直运行到最后。当我在一堆Linux虚拟机上运行它时，它总是在不同的虚拟机上返回（但时间不同）。这是因为Python中的垃圾收集调度吗？是因为我的Linux虚拟机的处理速度低于Mac，还是Linux Python实现的垃圾收集方式有所不同？

垃圾收集器只使用任何方便的空间。有很多不同的垃圾收集策略，而且还受参数、不同平台、内存使用、月亮相位等的影响。试图猜测解释器将如何分配特定对象只是浪费时间。

CPython使用两种内存管理策略：

参考计数

标记并清除垃圾回收

分配通常通过平台malloc/free函数完成，并继承底层运行时的性能特征。是否重用内存由操作系统决定。（有一些对象是由python vm汇集的）

---

但是，您的示例不会触发“真实”GC算法（这仅用于收集周期）。一旦删除最后一个引用，长字符串就会被释放。

这是因为python缓存小整数和字符串：

大字符串：存储在未缓存的变量中：

In [32]: x = "x"*10000000

In [33]: y = "x"*10000000

In [34]: x is y
Out[34]: False

大字符串：不存储在变量中，看起来像缓存的：

In [35]: id('x' * 10000000) == id('x' * 10000000)
Out[35]: True

小字符串：缓存

In [36]: x="abcd"

In [37]: y="abcd"

In [38]: x is y
Out[38]: True

小整数：缓存

In [39]: x=3

In [40]: y=3

In [41]: x is y
Out[41]: True

大整数：

存储在变量中：未缓存

In [49]: x=12345678

In [50]: y=12345678

In [51]: x is y
Out[51]: False

未存储：缓存

In [52]: id(12345678)==id(12345678)
Out[52]: True

---

CPython就是这么做的。虽然知道这对黑客、解释个别实验的结果等都很有用，但它最终与缓存整数一样是一个实现细节。没错，是固定的。我仍然认为最初的问题是针对CPythons行为的。这并不能解释问题所问的行为。@sbu他观察到的行为是python缓存的结果。所以我试着解释一下。不，不是。Interning解释了为什么它不会每次返回1。但问题是为什么它在不同的平台上返回不同的值，有时根本不返回。下面是另一个有用的讨论：