不同的类实例使用相同的内存位置

Question

pickle当我发现有时候，不同的类实例位于相同的内存位置时，我正在玩图书馆。

下面的两个示例都展示了上述行为：

class DemoClass:
    def __init__(self):
        self.name = 'demoName'

#example 1
for i in range(3):
    print (DemoClass())

#example 2
[print(DemoClass()) for i in range(3)]

#Output for both example 1 and example 2
#Note that the memory locations are identical in the output
<__main__.DemoClass object at 0x00CEE610>
<__main__.DemoClass object at 0x00CEE610>
<__main__.DemoClass object at 0x00CEE610>

这让我很吃惊，所以也许您可以 解释为什么发生这种情况 。

该程序按我期望的方式运行，如下所示。

demo = [DemoClass() for i in range(3)]
for i in demo:
    print (i)

#Output
<__main__.DemoClass object at 0x01F7E630>
<__main__.DemoClass object at 0x01F7ED30>
<__main__.DemoClass object at 0x01F7E670>

Answer 1

您的问题与Python如何分配内存有关。 tldr; Python使用堆来存储内存。释放资源后，它会到达堆的顶部。

Python必须分配内存来创建对象的实例。为了提高内存效率，Python内存管理器具有大量的内存位置，可用于为对象实例提供或保留对象。使用您的一些示例，您可以看到它在实践中是如何工作的。

例子1

>>> for i in range(3):
...     print(DemoClass())
... 
<test.DemoClass instance at 0x288b248>
<test.DemoClass instance at 0x288b248>
<test.DemoClass instance at 0x288b248>

在for循环的第一次迭代期间，python使用其当前堆中的第一个可用地址，即<0x288b248>，DemoClass为该print调用创建一个实例。一旦print命令完成，存储器地址被释放并返回到
堆的顶部 。在循环的下一次迭代中，python使用第一个可用的内存地址，该地址也是address <0x288b248>。等等。

范例＃2

>>> for j in [DemoClass() for i in range(3)]:
...     print(j)
... 
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>
<test.DemoClass instance at 0x288b290>
<test.DemoClass instance at 0x288b638>

python在这里生成一个列表，然后将对其进行遍历。列表的创建要求为每个元素创建一个DemoClass的 新
实例。这将从堆中删除前三个地址。循环完成后，列表将从内存中释放出来，如果再次调用它，print(DemoClass)我们会发现python再次在重用内存。

>>> print DemoClass()
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>

示例3（我的交替内存分配示例）

>>> for i in range(4):
...     Demo = DemoClass()
...     print(Demo)
... 
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>
<test.DemoClass instance at 0x288b290>
<test.DemoClass instance at 0x288bcf8>
<test.DemoClass instance at 0x288b290>

在此示例中，每次Demo实例化为的实例时DemoClass，都将内存段分配给Demo。然而，调用print(Demo)并 不能
自由分配到内存Demo。在下一个循环的开始，将分配一个新的内存段，Demo然后Demo将其 覆盖
，这时它的原始内存地址将返回到堆的顶部。Demo然后用于的内存地址在两个内存地址之间交替。