1. 小数据池, id()
小数据池针对的是: int, str, bool
在py文件中几乎所有的字符串都会缓存.
id() 查看变量的内存地址
# id()函数可以帮我们查看一个变量的内存地址
# a = 10
# b = 30
# print(id(a)) # 1515545088
# print(id(b)) # 1515545728
# lst = ['周杰伦', "麻花藤"]
# print(id(lst)) # 166167624
# print(lst)
# lst = [] # 创建了一个新列表
# lst.append("胡辣汤")
# print(id(lst)) # 166167624
# print(lst)
# lst1 = [1,2,3] # 两个对象 内存地址是不一样的
# lst2 = [1,2,3]
# print(id(lst1)) # 166167624
# print(id(lst2)) # 166122376
# s1 = "abc" # 内存中是没有"abc", 创建一个新的 0.0001
# s2 = "abc" # 内存中是已经有了"abc", 直接把abc拿来用 0.0000001
# print(id(s1), id(s2)) # 31096032 31096032
# 视频频率最高的数据类型: 字符串,为了能够快速的创建字符串.
# 节省内存. 把相同的规律的字符串进行缓存,当下次创建的时候就不在创建了
# 把字符串的缓存-> 小数据池 -> String iterning -> 常量池 -> 字符串缓存
# 在创建字符串之前. 先去小数据池对比. 是否已经存在了该字符串.如果存在了.
# 就不创建新的了. 直接拿原来存在的数据, 省略掉反复重复创建字符串的过程. 节约内存
# 什么数据会被缓存
# 数字, 字符串, 布尔值 => 都是不可变的数据类型
# 1. 数字
# a = 1000
# b = 1000
# print(id(a), id(b)) # 165830000 165830000
# 2. 字符串. 如果单纯的写字符串. 几乎都会被缓存
# s1 = "alex昨天上厕所没关门. 韩红冲进去了. 面筋歌出来了. 有故事alex昨天上厕所没关门. 韩红冲进去了. 面筋歌出来了. 有故事alex昨天上厕所没关门. 韩红冲进去了. 面筋歌出来了. 有故事"
# s2 = "alex昨天上厕所没关门. 韩红冲进去了. 面筋歌出来了. 有故事alex昨天上厕所没关门. 韩红冲进去了. 面筋歌出来了. 有故事alex昨天上厕所没关门. 韩红冲进去了. 面筋歌出来了. 有故事"
#
# print(id(s1), id(s2)) # 31222064 31222064
# 如果在py文件中写的字符串. 几乎都是缓存的
# 在黑窗口里的写的几乎都不会缓存
# 不同的解释器. 缓存的机制也不一样
# 优点: 可以帮我们快速的创建对象.节省内存.
# 缺点: 缓存如果过大. 响应速度会比较慢
# 不要纠结.
# == 和 is 区别:
# == 比较的是数据, 外贸
# is 比较的是内存地址, 比较身份证号
# lst1 = [1,2,3]
# lst2 = [1,2,3]
# # 列表没有小数据池
# print(id(lst1), id(lst2)) # 166167560 166126408
# print(lst1 == lst2) # True
# print(lst1 is lst2) # False
#
# s1 = "我叫周润发"
# s2 = "我叫周润发"
# print(s1 == s2)
# print(s1 is s2) # 小数据池
# tu1 = ("周一", "周二")
# tu2 = ("周一", "周二")
# print(tu1 is tu2) # 地址不相等 False
# print(tu1 == tu2) # 内容相等 True
# == 比较的是内容
# is 比较内存地址