相关疑难解决方法(0)

为什么以下在Python中出现意外行为？

>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True           # This is an expected result
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False          # What happened here? Why is this False?
>>> 257 is 257
True           # Yet the literal numbers compare properly

我使用的是Python 2.5.2.尝试一些不同版本的Python,似乎Python 2.3.3显示了99到100之间的上述行为.

基于以上所述,我可以假设Python在内部实现,使得"小"整数以不同于大整数的方式存储,is运算符可以区分.为什么泄漏抽象？当我不知道它们是否是数字时,比较两个任意对象以查看它们是否相同的更好的方法是什么？

在下面的示例中,我有一些关于内存使用的相关问题.

1. 如果我在翻译中跑,

   foo = ['bar' for _ in xrange(10000000)]
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

   我机器上使用的真实内存最多80.9mb.然后,我

   del foo
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

   真正的记忆力下降,但仅限于30.4mb.解释器使用4.4mb基线,那么不26mb向OS 释放内存的优势是什么？是因为Python"提前规划",认为你可能会再次使用那么多内存吗？

2. 为什么它会50.5mb特别释放- 基于此发布的金额是多少？

3. 有没有办法强制Python释放所有使用的内存(如果你知道你不会再使用那么多内存)？

注意 这个问题不同于我如何在Python中明确释放内存？ 因为这个问题主要处理从基线增加内存使用量,即使在解释器通过垃圾收集(使用gc.collect或不使用)释放对象之后.