Python中的子字符串。内存中的副本？

假设我在Python中有一个字符串

my_string

，并根据

some_模式对其进行标记：

match.re.search(some_pattern, my_string)
string_1 = match.group(1)
string_2 = match.group(2)
....

string_1
和
string_2
（“深”）是
my_string
中的子字符串的副本还是对内存中相同位置的引用？
string_1
和
string_2
是否为
my_string
中的字符的完整副本分配内存

请注意，我不是在询问字符串的不变性。如果
my_string
很长，我想知道通过标记字符串在内存中的命中率是多少

我不需要确切地知道有多少内存被重复使用，但如果知道字符串的标记化是否会导致内存的重复，肯定会很有用。
字符串在python中是不可变的，因此子字符串只不过是新对象

In [7]: str="foobar"

In [8]: id(str)
Out[8]: 140976032

In [10]: id(str[:4])
Out[10]: 141060224

返回的子字符串对象与原始字符串对象相同的唯一情况是
string==substring
：

In [16]: foo="foobar"

In [17]: id(foo)
Out[17]: 140976032

In [18]: id(foo[:])
Out[18]: 140976032

In [19]: foo="foobar"*10000   # huge string

In [20]: id(foo)
Out[20]: 141606344

In [21]: id(foo[:])
Out[21]: 141606344

Python字符串是不可变的，因此这种区别在本例中没有什么意义，但它们是副本。查看Python 2.7.3源代码时，对
string_1
和
string_2
所做的任何操作都不会影响
my_string
的内容，取一段字符串就可以复制字符数据：

Objects/stringobject.c
：

string\u slice（）
调用以下函数，
PyString\u FromStringAndSize（）
：

这里，
str
是指向字符数据的指针，
size
是长度。注意malloc和memcpy

不同的Python实现（以及不同版本的CPython）的行为可能不同。例如，Jython可能使用，它不会复制。
不确定它有多大帮助，甚至不能回答您的问题，但您可以使用
finditer
，然后仅在需要时对原始字符串进行切片

>>> import re
>>> string = 'abcdefhijkl'
>>> matches = list(re.finditer('.' , string))
>>> dir(matches[0])
['__class__', '__copy__', '__deepcopy__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'end', 'endpos', 'expand', 'group', 'groupdict', 'groups', 'lastgroup', 'lastindex', 'pos', 're', 'regs', 'span', 'start', 'string']
>>> matches[0].span()
(0, 1)

然后从那里开始…
一个跟不上另一个。在Java中，字符串是不可变的，但是子字符串引用原始字符串的存储。我知道它们是不变的。请参阅我在OP.@user273158中的注释。在python中，子字符串总是会导致一个新对象，但是在一些小字符串的情况下，您可能会看到python在内部执行一些缓存，但是返回的子字符串应该等于字符串。谢谢，但我不是问字符串的不变性。我知道他们是一成不变的。为什么要投否决票？请注意，我不是在问字符串的不变性，我知道字符串在Python中是不可变的。请记住，您询问的是一个非常具体的实现细节，它在Python版本之间可能会发生变化，并且在Python实现之间至少会有细微的差异。另一个提示是：现在有一种方法可以构建字符串数据的视图。
>>> import re
>>> string = 'abcdefhijkl'
>>> matches = list(re.finditer('.' , string))
>>> dir(matches[0])
['__class__', '__copy__', '__deepcopy__', '__delattr__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'end', 'endpos', 'expand', 'group', 'groupdict', 'groups', 'lastgroup', 'lastindex', 'pos', 're', 'regs', 'span', 'start', 'string']
>>> matches[0].span()
(0, 1)