Python切片分配内存使用情况

Python切片分配内存使用情况

线

a[:] = [i + 6 for i in a]

不会节省任何内存。如语言文档中所述，Python会首先评估右侧：

赋值语句评估表达式列表（请记住，它可以是单个表达式或逗号分隔的列表，后者产生一个元组），并将单个结果对象从左到右分配给每个目标列表。

在当前情况下，单个结果对象将是一个新列表，而目标列表中的单个目标将是

a[:]

。

我们可以用生成器表达式代替列表推导：

a[:] = (i + 6 for i in a)

现在，右侧将求值为生成器，而不是列表。基准测试表明，这仍然比天真慢

a = [i + 6 for i in a]

那么生成器表达式实际上可以节省任何内存吗？乍一看，您可能会认为确实如此。但是深入研究该函数

list_ass_slice()

的源代码表明事实并非如此。线

v_as_SF = PySequence_Fast(v, "can only assign an iterable");

使用PySequence_Fast（）首先将可迭代对象（在这种情况下为生成器）转换为元组，然后将其复制到旧列表中。元组使用与列表相同的内存量，因此在这种情况下，使用生成器表达式与使用列表推导基本上相同。在最后一次复制期间，原始列表的项目被重用。

道德似乎是，无论如何，最简单的方法都是最好的方法。