Python笔记（变量与函数内存分析）

第14节课 变量与函数内存分析

1.Python中变量的本质

• 静态编译型语言：C、C++、Java
  • 编译型：源代码不能直接交给计算机运行，必须先编译，生成可执行的二进制文件，再将该二进制文件交给计算机执行。C/C++编译的二进制结果 .exe文件，Java编译的二进制结果 .clss文件。【将一本英语书翻译为中文书】
  • 静态：变量的定义必须声明数据类型，而且基本数据类型的数据是直接存储在变量内部的！（C\C++的指针和Java中的引用数据类型除外）
• 动态解释型语言：Python、JS
  • 解释型：源代码依旧不能直接交给计算机运行，也是必须先编译，但是可以不生成二进制文件，二进制的代码在内存中临时存储的，运行的时候就是将二进制代码按照编译的顺序依次执行。【同声传译】
  • 动态：变量的定义不需要声明数据类型，数据存储在堆内存中的，变量仅存储数据对象在堆内存中的地址而已。

# Java
public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        int a = 1231231231; //范围没超
        int b = 100;        //范围没超
        int c = a * b;      //暂时不确定 只有运行的时候才能确定大小
        // 整型溢出
        System.out.println(a * b);
    }
}
# C
#include<stdio.h>
#include<stdio.h>
void main(){
    // overflow in implicit constant conversion
    // 存不下了
    int a = 123123123123;
    printf("%d\n", a);
}

num = 1
print(num)
print(type(num)) # <class 'int'>
print(id(num))   # 140731596990904

num = 3.14
print(num)
print(type(num)) # <class 'float'>
print(id(num))   # 1998567916656

num = "Hello"
print(num)
print(type(num)) # <class 'str'>
print(id(num))   # 1998567809472

xixi = num
# 假设xixi和num都嗝屁了 上述三个数据对象怎么办？
# 没有被任何变量指向的对象，则成为垃圾，则被GC垃圾回收器自动回收

print("Hello")
haha = print
haha("World")
print = 1
haha(1 + 2)
haha(print)
print(1 + 2) # TypeError: 'int' object is not callable

"""
使用type()查看类型 id()查看地址
"""

总而言之，在Python中，变量（包含函数名）一律存储的数据对象在堆内存中的地址！

def show(a, b):
    print(a + b)
    return
test = show
print(test(1,2))

2.常量驻留问题

常量驻留是一种优化机制，它允许Python在内存中之保留一份特定值的副本，而多个变量可以引用这个相同的副本。这样做的目的，为了节省内存空间，并提高某些操作的效率。

• 小整数驻留问题

>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a == b # 指向的对象内容是否一致
True
>>> a is b # 指向的是否是同一个对象
True

解释：a变量和b变量存储的是数据对象1的内存地址，只有一个1的数据对象。

>>> a = 300
>>> b = 300
>>> a == b
True
>>> a is b
False

解释：a变量和b变量存储的是数据对象300的内存地址，有两个300的数据对象。

Python会为范围在[-5,256]之间的整数自动进行常量驻留。这就意味着，当你创建多个值在次范围内的话，他们实际上引用的是同一个数据对象。

上述的演示，是在控制台交互模式下的效果

在脚本模式下，有体现出了不一样的结果：

a = 1
b = 1
print(a == b)
print(a is b)

a = 300
b = 300
print(a == b)
print(a is b)
"""
True
True
True
True
"""

脚本当中，两个300是同一个数据对象，为什么呢？因为会有潜在的优化问题。

>>> id(-5)
140732088707320
>>> id(-4)
140732088707352
>>> id(-3)
140732088707384
>>> id(254)
140732088715608
>>> id(255)
140732088715640
>>> id(256)
140732088715672
>>> id(300)
1267470938224
>>> id(300)
1267470938224
>>> num = 400
>>> id(num)
1267473808912
>>> num2 = 400
>>> id(num2)
1267473808880

可以看到，自带驻留常量的地址是连续的，重新创建的再范围之外的常量，地址有可能连续也有可能不连续，但是跟常量驻留的地址连续吗？反证出300、400是新建的。

a = 300
b = 300
print(id(a))
print(id(b))
"""
3110779789776
3110779789776
"""

• 字符串驻留问题

对于字符串而言，Python也会对一些符合特定条件的字符串进行常量驻留，字符串常量只能包含字母、下划线、数字，并且在编译期间就能确定其值的字符串。

>>> s1 = "HelloWorld"
>>> s2 = "HelloWorld"
>>> s1 == s2
True
>>> s1 is s2
True

由于下面的字符串当中出现了空格，所以则不会进行常量驻留，就是两个字符串对象，只不过内容相同而已。

>>> s1 = "Hello Python"
>>> s2 = "Hello Python"
>>> s1 == s2
True
>>> s1 is s2
False

s1的值在代码编辑期间，甚至到编译的时候，它的值就已经确定了，s2的值只有程序执行的时候才能确定。虽然s1和s2最终的内容是一样的，但是s2是运行期间创建的，它是另外一个数据对象。

>>> s1 = "HelloWorld"
>>> a = "Hello"
>>> b = "World"
>>> s2 = a + b
>>> s1 == s2
True
>>> s1 is s2
False

同样，在脚本环境中，结果又有不同的表现。

3.函数在内存中的运行逻辑

函数的运行是基于栈内存的，栈就是一个先进后出的线性表

我们可以把一个函数当成是栈当中的一个元素：栈帧 -> 函数本身需要占用的内存

都包含哪些内容呢：

• 函数名-引用关系
• 参数列表
• 函数内容：函数体 return 返回值

接着来看，具体的运行机制是这样的：

（1）函数被调用时，会从堆内存中将函数的代码加载进栈内存：进栈

（2）哪个函数在栈顶，哪个函数就有限执行

（3）直到栈顶函数遇到return时，结束函数并将返回值传递给调用者：出栈

（4）在栈顶函数运行期间，如果又调用了其他函数，则当前函数暂停运行，直到成为新的栈顶则继续执行。

def pow(a, b):
    c = sum(a,b) ** b
    return c

def sum(a,b):
    c = a + b
    return c

a = 1
b = 2
ret = pow(a,b)
print(ret)

总结：

• 局部变量是随着函数的进栈而创建的，随着函数的出栈而消亡
• 全局变量是随着程序的执行而创建的，随着程序的技术而消亡

num = 10
def show():
    # 函数内部寻找变量或函数的逻辑：就近原则
    print(num)
show()

一般不建议在函数中直接使用全局变量，而是作为参数进行传递，为啥？一旦改变全局变量的值，那么直接调用该变量的函数在运行时就会出现有任务逻辑问题。