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本文深入探讨了Cpython在编译优化时的字符串驻留机制，通过两个示例对比展示了小列表元素在不同情况下的内存地址变化，解释了字符串驻留如何影响内存效率。

note from:

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Cpython 在编译优化时, 某些情况下会尝试使用已经存在的不可变对象而不是每次都创建一个新对象. 这种行为被称作字符串的驻留[string interning]
在下面两份代码中，小列表中的元素符合字符串的要求，编译器已经给这些字符串分配好房间

代码_2<大列表中的小列表在不同的内存地址>:

board_after=[['']*3 for _ in range(3)]   # 先生成三个小列表，然后把放在大列表中
for i in board_after:
    print(id(i[0]),id(i[2]),id(i[1]))
print('-------')
board_after[0][0]='x'  # 指向另一个内存地址
board_after[0][1]='y'
for i in board_after:
    print(id(i[0]),id(i[2]),id(i[1]))
board_after

输出结果_2:

139698166676144 139698166676144 139698166676144
139698166676144 139698166676144 139698166676144
139698166676144 139698166676144 139698166676144
-------
`139698166356376` 139698166676144 `139698142845560`  
139698166676144 139698166676144 139698166676144
139698166676144 139698166676144 139698166676144
[['x', 'y', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]

a='y'
id(a)  # 139698142845560 # 再看看上面的代码，是不是内存地址一致呢？------发生字符串驻留

代码_2 图例:
在这里插入图片描述

代码_1<大列表中的小列表在相同的内存地址>:

row=['']*3  # 先生成一个小列表，里头三个空格
for i in row:
    print(id(i))   
board=[row]*3  # 然后利用自乘复制
for i in board:
    print(id(i[0]),id(i[2]),id(i[1])) # 三个小列表中的元素全部都来自同一个内存地址
print('----')
board[0][0]='y'  # 直接对该内存地址修改
print(board)
for i in board:
    print(id(i[0]),id(i[2]),id(i[1])) # 三个小列表中的元素全部都来自同一个内存地址

输出结果_1:

139698166676144
139698166676144
139698166676144
139698166676144 139698166676144 139698166676144
139698166676144 139698166676144 139698166676144
139698166676144 139698166676144 139698166676144
----
[['y', '', ''], ['y', '', ''], ['y', '', '']]
139698142845560 139698166676144 139698166676144
139698142845560 139698166676144 139698166676144
139698142845560 139698166676144 139698166676144