Python 存储字符串时是如何节省空间的?

标签: Python

从 Python 3 开始,str 类型代表着 Unicode 字符串。取决于编码的类型,一个 Unicode 字符可能会占 4 个字节,这个有些时候有点浪费内存。

出于内存占用以及性能方面的考虑,Python 内部采用下面 3 种方式来存储 Unicode 字符:

  • 一个字符占一个字节(Latin-1 编码)
  • 一个字符占二个字节(UCS-2 编码)
  • 一个字符占四个字节(UCS-4 编码)

使用 Python 进行开发的时候,我们会觉得字符串的处理都很类似,很多时候根本不需要注意这些差别。可是,当碰到大量的字符处理的时候,这些细节就要特别注意了。

我们可以做一些小实验来体会下上面三种方式的差别。方法 sys.getsizeof 用来获取一个对象所占用的字节,这里我们会用到。

>>> import sys
>>> string = 'hello'
>>> sys.getsizeof(string)
54
>>> # 1-byte encoding
... sys.getsizeof(string + '!') - sys.getsizeof(string)
1
>>> # 2-byte encoding
... string2 = '你'
>>> sys.getsizeof(string2 + '好') - sys.getsizeof(string2)
2
>>> sys.getsizeof(string2)
76
>>> # 4-byte encoding
... string3 = ''
>>> sys.getsizeof(string3 + '') - sys.getsizeof(string3)
4
>>> sys.getsizeof(string3)
80

如上所示,当字符串的内容不同时,所采用的编码也会不同。需要注意的是,Python 中每个字符串都会另外占用 49-80 字节的空间,用于存储额外的一些信息,比如哈希、字符串长度、字符串字节数和字符串标识。这么一来,一个空字符串会占用 49 个字节,也就好理解了。

我们可以通过 cbytes 直接获取一个对象的编码类型:

import ctypes
class PyUnicodeObject(ctypes.Structure):
 # internal fields of the string object
 _fields_ = [("ob_refcnt", ctypes.c_long),
 ("ob_type", ctypes.c_void_p),
 ("length", ctypes.c_ssize_t),
 ("hash", ctypes.c_ssize_t),
 ("interned", ctypes.c_uint, 2),
 ("kind", ctypes.c_uint, 3),
 ("compact", ctypes.c_uint, 1),
 ("ascii", ctypes.c_uint, 1),
 ("ready", ctypes.c_uint, 1),
 # ...
 # ...
 ]
def get_string_kind(string):
 return PyUnicodeObject.from_address(id(string)).kind

然后测试

>>> get_string_kind('Hello')
1
>>> get_string_kind('你好')
2
>>> get_string_kind('')
4

如果一个字符串中的所有字符都能用 ASCII 表示,那么 Python 会使用 Latin-1 编码。简单说下,Latin-1 用于表示前 256 个 Unicode 字符。它能支持很多拉丁语言,比如英语、瑞典语、意大利语等。不过,如果是汉语、日语、西伯尔语等非拉丁语言,Latin-1 编码就行不通了。因为这些语言的文字的码位值(编码值)超过了 1 个字节的范围(0-255)。

>>> ord('a')
97
>>> ord('你')
20320
>>> ord('!')
33

大部分语言文字使用 2 个字节(UCS-2)来编码就已经足够了。4 个字节(UCS-4)的编码在保存特殊符号、emoji 表情或者少见的语言文字的时候会用到。

设想有一个 10GB 的 ASCII 文本文件,我们准备将其读到内存里面去。如果你插入一个 emoji 表情到文件中,文件占用空间将会达到 4 倍。如果你处理 NLP 问题较多的话,这种差别你应该能经常体会到。

Python 内部为什么不直接使用 UTF-8 编码

最常见的 Unicode 编码是 UTF-8,但是 Python 内部并没有使用它。

UTF-8 编码字符的时候,取决于字符的内容,占的空间在 1-4 个字节内发生变化。这是一种特别省空间的存储方式,但正因为这种变长的存储方式,导致字符串不能通过下标直接进行随机读取,只能遍历进行查找。比如,如果采用的是 UTF-8 编码的话,Python 获取 string[5] 只能一个一个字符的进行扫描,直至找到目标字符。如果是定长编码的话也就没有问题了,要用一个下标定位一个字符,只需要用下标乘以指定长度(1、2 或者 4)就能确定。

字符串驻留

Python 中的空字符串和 ASCII 字符都会使用到字符串驻留(string interning)技术。怎么理解?你就把这些字符(串)看作是单例的就行。也就是说,两个相同内容的字符串如果使用了驻留的技术,那么内存里面其实就只开辟了一个空间。

>>> a = 'hello'
>>> b = 'world'
>>> a[4],b[1]
('o', 'o')
>>> id(a[4]), id(b[1]), a[4] is b[1]
(4567926352, 4567926352, True)
>>> id('')
4545673904
>>> id('')
4545673904

正如你看到的那样,a 中的字符 o 和 b 中的字符 o 有着同样的内存地址。Python 中的字符串是不可修改的,所以提前为某些字符分配好位置便于后面使用也是可行的。

使用到字符串驻留的除了 ASCII 字符、空窜之外,字符长度不超过 20 的串也使用到了同样的技术,前提是这些串的内容在编译的时候就能确定。

这包括:

  • 方法名、类型
  • 变量名
  • 参数名
  • 常量(代码中定义的字符串)
  • 字典的键
  • 属性名

当你在交互式命令行中编写代码的时候,语句同样也会先被编译成字节码。所以说,交互式命令行中的短字符串也会被驻留。

>>> a = 'teststring'
>>> b = 'teststring'
>>> id(a), id(b), a is b
(4569487216, 4569487216, True)
>>> a = 'test'*5
>>> b = 'test'*5
>>> len(a), id(a), id(b), a is b
(20, 4569499232, 4569499232, True)
>>> a = 'test'*6
>>> b = 'test'*6
>>> len(a), id(a), id(b), a is b
(24, 4569479328, 4569479168, False)

因为必须是常量字符串会使用到驻留,所以下面的例子不能达到驻留的效果:

>>> open('test.txt','w').write('hello')
5
>>> open('test.txt','r').read()
'hello'
>>> a = open('test.txt','r').read()
>>> b = open('test.txt','r').read()
>>> id(a), id(b), a is b
(4384934576, 4384934688, False)
>>> len(a), id(a), id(b), a is b
(5, 4384934576, 4384934688, False)

字符串驻留技术,减少了大量的重复字符串的内存分配。Python 底层通过字典实现的这种技术,这些暂存的字符串作为字典的键。如果想要知道某个字符串是否已经驻留,使用字典的查找操作就能确定。

如果你对Python编程感兴趣,那么记得来小编的Python学习扣群:1017759557,这里有资源共享,技术解答,大家可以在一起交流Python编程经验,还有小编整理的一份Python学习教程,希望能帮助大家更好的学习python。

版权声明:本文为weixin_44369414原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44369414/article/details/90703388