string中的intern机制

本文深入探讨Python中的Intern机制,解释如何避免重复创建相同的字符串对象,从而有效节省内存资源。通过具体示例阐述Intern机制的工作原理及其对字符串对象池的管理方式。

今天我们来看看python中一个非常重要的机制,intern机制,首先我们来举个例子,如下:
a1=”HelloWorld”
a2=”HelloWorld”
a3=”HelloWorld”
a4=”HelloWorld”
a5=”HelloWorld”
a6=”HelloWorld”
a7=”HelloWorld”
a8=”HelloWorld”
a9=”HelloWorld”
如果我们这样写的话,python会不会创建9个对象呢?在内存中会不会开辟10个”HelloWorld”的内存空间呢?想一下,如果是这样的话,我们写10000个对象,比如a1=”HelloWorld”…..a1000=”HelloWorld”,
那他岂不是开辟了1000个”HelloWorld”所占的内存空间了呢?呵呵,如果真这样,内存不就爆了吗?所以我们的python中有这样一个机制——intern机制,让他只占用一个”HelloWorld”所占的内存空间。
Intern机制的目的在于,在Python运行系统中,不论用户创建了多少像上面的a,只有一个”Python“对象,其他的都是指向这个对象,大家共用这个对象。也就是说,当a1创建的时候,Python会对a1进行Intern机制处理,然后当a2创建的时候,a2指向一个PyStringObject temp,通过intern机制发现已经有a2与a1的对象存储的字符串其实一样,那么就会把a2指向a1指向的那个对象,这样用来创建a2的那个临时对象temp会因为a2指向其他对象而进行de_allocate而销毁,这样就不会浪费内存了。
上面代码中的size==0括号的内容其实也就是对nullstring的一种intern机制处理,令所有创建的Null string都指向同一个对象。

下面是intern机制的代码:
这里写图片描述
其中重要的我已经粗体字表明了,interned的定义是一个PyObject,但从下面的代码可以看出,在interned=nul的时候,interned = PyDict_New();所以它实际上是一个PyDictObject,我们可以暂时理解为c++里面的map对象。对一个PyStringObject对象进行intern机制处理的时候,会通过PyDict_GetItem去从Interned对象中查找有没有一样的已经创建的对象,有的话就直接拿来用,没有的话就说明这种对象是第一次创建,用PyDict_SetItem函数把相应的信息存到interned里面,下次再创建一样的就能从中找到了。
之前在讲PyIntObject的时候有提到过对象池,那么对于PyStringObject,又怎么可能没有呢?对于int,是比较小的整数会一直存在于内存中,那么对于string,为会长度为1的字符创建对象池。

下面补全上面部分省略的代码:
这里写图片描述
这样,每当创建长度为1的字符串的时候,都会把它存到characters里面,这样之后创建长度为1的字符时,如果检测到已经在characters里面了,就直接返回这个缓冲的对象(如下面代码所示),不用进行malloc,这也就是该缓冲池的作用
这里写图片描述

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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