Python：内存管理优化不一致？

我对Python对象在内存中的分配感到非常困惑。似乎预定义类型的分配行为并不一致。以下是我对这个问题深思熟虑的结果：

a = None
b = None
print( a, b is a) # it outputs True, one single instance of None

a = 'a'
b = 'a'
print( a, b is a) # it outputs True, one single instance of a string

a = 2
b = 2
print( a, b is a) # it outputs True, one single instance of an int


a = 2.5
b = 2.5
print( a, b is a) # it outputs True, one single instance of a float
                  # from the python command line  'b is a' returns False

a = 'a b'
b = 'a b'
print( a, b is a) # it outputs True, one single instances of the same string
                  # from the python command line  'b is a' returns False

a = ()
b = ()
print( a, b is a) # it outputs True, one single instance of a ()

a = {}
b = {}
print( a, b is a) # it outputs False, two different instances of the same empty {}

a = []
b = []
print( a, b is a) # it outputs False, two different instances of the same []

a

和

b

的

id

返回值表明

is

运算符工作正常，但“内存使用优化”算法似乎工作不一致

最后两个

print

输出和python命令行解释器行为是否暴露了一些实现错误，或者python是否应该这样做

我在OpenSUSE 13.1环境中运行了这些测试。使用Python 2.7.6和Python 3.3.5（默认， 2014年3月27日，17:16:46）[GCC]在linux上

除了命令行和程序之间的输出差异外，这种优化的原因是什么？我认为如果我们考虑程序员应该直接管理的特殊情况，假设程序平均能节省10%以上的内存，这是相当乐观的。

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这种行为是否有助于有效地最小化内存碎片

这里的区别只是其中一些对象是可变的，而另一些是不可变的

优化例如字符串文本的赋值是非常安全的，因为对同一个不可变对象的两个引用不会引起任何问题。由于您无法在适当的位置更改对象，因此任何更改都将意味着一个新对象，与旧对象分离

但是，对于列表等可变类型，如果设置

a=b

，则可能会遇到麻烦。可变对象可以就地更改，因此在列表示例中，附加到

a

的任何内容都将以

b

结束，反之亦然

解释器中的行为是不同的（小整数除外，它们是“内部的”），因为这些优化没有执行：

>>> a = "a b"
>>> b = "a b"
>>> a is b
False

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另请参见：，关于字符串。您可能希望在帖子中添加一个示例，说明如果您使用

a=sys.intern（'ab'）；b=sys.intern（'ab'）

Now

a is b

为插入的字符串返回True。