有次聊天,有人说字符串驻留技术还是蛮好的。看着别人一脸认真的样子,我一脸赞同的点点头,现在来补一补这东西是啥。
先看看字符串相关定义
PyStringObject 定义
# Include/stringobject.h
typedef struct {
PyObject_VAR_HEAD
long ob_shash;
int ob_sstate;
char ob_sval[1];
} PyStringObject;
PyObject_VAR_HEAD 中的 ob_size ,记录变长对象的内存大小,ov_sval 作为字符指针指向一段内存,这段内存就是实际字符串。比例 test_str 的 ob_size 则为11。
ob_shash 则是该对象的哈希值,这在 dict 类型中是非常有用的,作为 key 值存在。
ob_sstate 则是表明该对象是否经过 intern 机制处理,简单来说就是即值同样的字符串对象仅仅会保存一份,放在一个字符串储蓄池中,是共用的,当然,肯定不能改变,这也决定了字符串必须是不可变对象
PyStringObject 创建
# Include/stringobject.h
PyAPI_FUNC(PyObject *) PyString_FromStringAndSize(const char *, Py_ssize_t);
PyAPI_FUNC(PyObject *) PyString_FromString(const char *);
PyAPI_FUNC(PyObject *) PyString_FromFormatV(const char*, va_list)
Py_GCC_ATTRIBUTE((format(printf, 1, 0)));
PyAPI_FUNC(PyObject *) PyString_FromFormat(const char*, ...)
Py_GCC_ATTRIBUTE((format(printf, 1, 2)));
从定义来看,可以用很多种方式创建PyStringObject,最常用为PyString_FromString
# Objects/stringobject.c
# null 以及单字符串,内部使用 interned 缓存了,命中直接返回
static PyObject *interned;
void
PyString_InternInPlace(PyObject **p)
{
register PyStringObject *s = (PyStringObject *)(*p);
PyObject *t;
if (s == NULL || !PyString_Check(s))
Py_FatalError("PyString_InternInPlace: strings only please!");
/* If it's a string subclass, we don't really know what putting
it in the interned dict might do. */
if (!PyString_CheckExact(s))
return;
if (PyString_CHECK_INTERNED(s))
return;
if (interned == NULL) {
interned = PyDict_New();
if (interned == NULL) {
PyErr_Clear(); /* Don't leave an exception */
return;
}
}
t = PyDict_GetItem(interned, (PyObject *)s);
if (t) {
Py_INCREF(t);
Py_SETREF(*p, t);
return;
}
if (PyDict_SetItem(interned, (PyObject *)s, (PyObject *)s) < 0) {
PyErr_Clear();
return;
}
/* The two references in interned are not counted by refcnt.
The string deallocator will take care of this */
Py_REFCNT(s) -= 2;
PyString_CHECK_INTERNED(s) = SSTATE_INTERNED_MORTAL;
}
# 字符串创建
PyObject *
PyString_FromString(const char *str)
{
register size_t size;
register PyStringObject *op;
assert(str != NULL);
size = strlen(str);
if (size > PY_SSIZE_T_MAX - PyStringObject_SIZE) {
PyErr_SetString(PyExc_OverflowError,
"string is too long for a Python string");
return NULL;
}
if (size == 0 && (op = nullstring) != NULL) {
#ifdef COUNT_ALLOCS
null_strings++;
#endif
Py_INCREF(op);
return (PyObject *)op;
}
if (size == 1 && (op = characters[*str & UCHAR_MAX]) != NULL) {
#ifdef COUNT_ALLOCS
one_strings++;
#endif
Py_INCREF(op);
return (PyObject *)op;
}
/* Inline PyObject_NewVar */
op = (PyStringObject *)PyObject_MALLOC(PyStringObject_SIZE + size);
if (op == NULL)
return PyErr_NoMemory();
(void)PyObject_INIT_VAR(op, &PyString_Type, size);
op->ob_shash = -1;
op->ob_sstate = SSTATE_NOT_INTERNED;
Py_MEMCPY(op->ob_sval, str, size+1);
/* share short strings */
if (size == 0) {
PyObject *t = (PyObject *)op;
PyString_InternInPlace(&t);
op = (PyStringObject *)t;
nullstring = op;
Py_INCREF(op);
} else if (size == 1) {
PyObject *t = (PyObject *)op;
PyString_InternInPlace(&t);
op = (PyStringObject *)t;
characters[*str & UCHAR_MAX] = op;
Py_INCREF(op);
}
return (PyObject *) op;
}
总结就是:
- 判断字符串是否过长,过长,则返回 null 指针
- 判断是否是空串,空串,则将引用
- 分配内存,并将字符串复制到 op->ob_sval 中
PyStringObject 内存布局
\ | \ | ob_size | ob_shash | ob_sstate | ob_sval | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
REF | TYPE | 6 | -1 | 0 | P | y | t | h | o | n | \0 |
缓存池过渡
In [6]: a = 'thisistest'
In [7]: b = 'thisistest'
In [8]: a is b
Out[8]: True
In [9]: id(a) == id(b)
Out[9]: True
按照上述解释,长字符串,应该是重新创建。结果提示内存地址都一样,那么说明字符串驻留不仅仅是指创建这一块,应该是一种优化方式。验证代码里存在定义,用法也存在,那我们看看定义。
什么是“字符串驻留”?
字符串驻留是一种编译器/解释器的优化方法,它通过缓存一般性的字符串,从而节省字符串处理任务的空间和时间。
这种优化方法不会每次都创建一个新的字符串副本,而是仅为每个适当的不可变值保留一个字符串副本,并使用指针引用之。每个字符串的唯一拷贝被称为它的intern,并因此而得名 String Interning。
现代编程语言如 Java、Python、PHP、Ruby、Julia 等等,都支持字符串驻留,以使其编译器和解释器做到高性能。
为什么要驻留字符串?
字符串驻留提升了字符串比较的速度。 如果没有驻留,当我们要比较两个字符串是否相等时,它的时间复杂度将上升到 O(n),即需要检查两个字符串中的每个字符,才能判断出它们是否相等。
但是,如果字符串是固定的,由于相同的字符串将使用同一个对象引用,因此只需检查指针是否相同,就足以判断出两个字符串是否相等,不必再逐一检查每个字符。由于这是一个非常普遍的操作,因此,它被典型地实现为指针相等性校验,仅使用一条完全没有内存引用的机器指令。
字符串驻留减少了内存占用。 Python 避免内存中充斥多余的字符串对象,通过享元设计模式共享和重用已经定义的对象,从而优化内存占用。
哪些可以驻留呢?
包含 ASCII 字符和下划线的字符串会被驻留。 在编译期间,当对字符串字面量进行驻留时,CPython 确保仅对匹配正则表达式[a-zA-Z0-9_]*的常量进行驻留,因为它们非常贴近于 Python 的标识符。
# join不驻留
In [11]: a = 'thisistest'
In [12]: a
Out[12]: 'thisistest'
In [13]: a is "".join(a)
Out[13]: False
In [14]: a == "".join(a)
Out[14]: True
# 仅对匹配正则表达式[a-zA-Z0-9_]*的常量进行驻留
In [15]: A = 'This is test'
In [16]: B = 'This is test'
In [17]: A is B
Out[17]: False
Intern 机制的大致原理很好理解,然而影响结果的还有 CPython 解释器的其它编译及运行机制,字符串对象受到这些机制的共同影响。实际上,只有那些“看起来像” Python 标识符的字符串才会被处理。源代码StringObject.h的注释中写道:
/* … … This is generally restricted to strings that “looklike” Python identifiers, although the intern() builtin can be used to force interning of any string … … */
这些机制的相互作用,不经意间带来了不少混乱的现象:
# 长度超过20,不被intern VS 被intern
'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
>>> False
'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
>>> True
# 长度不超过20,不被intern VS 被intern
s = 'a'
s * 5 is 'aaaaa'
>>> False
'a' * 5 is 'aaaaa'
>>> True
# join方法,不被intern VS 被intern
''.join('hi') is 'hi'
>>> False
''.join('h') is 'h'
>>> True
# 特殊符号,不被intern VS 被"intern"
'python!' is 'python!'
>>> False
a, b = 'python!', 'python!'
a is b
>>> True
参考文献
字符串驻留: https://zhuanlan.zhihu.com/p/351244769