如何在Python中模拟指针？( 三 ) _Python

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您可以看到内存布局与之前的C布局截然不同。在这里，新创建的Python对象拥有值2337所在的内存，而不是x拥有值2337所在的内存。Python名称x不直接拥有任何内存地址，不像C变量在内存中拥有静态插槽。
如果您尝试为x赋新的值，可以尝试以下操作：

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这里发生的事情与C的同样操作不同，但与Python中的原始绑定没有太大区别。
这行代码：
· 创建一个新的 PyObject
· 将PyObject的typecode设置为整数
· 将PyObject的值设置为2338
· 将x指向新的PyObject
· 将新的PyObject引用计数增加1
· 将旧的PyObject引用计数减少1
现在在内存中，它看起来像这样：

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此图有助于说明x指向对象的引用，并不像以前那样拥有内存空间。它还表明命令“x = 2338”不是赋值，而是将名称x绑定到一个引用。
此外，前一个对象（拥有值2337）现在位于内存中，引用计数为0，并将被垃圾收集器清理。
您可以引入一个新名称y，就如C的示例一样：

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在内存中，您将拥有一个新名称，但不一定是新对象:

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现在，你可以看到并没有创建一个新的Python对象，只是创建指向同一个对象的新名称。此外，对象的引用参数增加了1 。您可以检查对象标识来确认它们是否相同：

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上面的代码表明x和y是相同的对象。没错：y仍然是不可改变的。
例如，您可以对有y执行以下操作：

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添加调用后，将返回一个新的Python对象。现在，内存看起来像这样：

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一个新对象被创建，y现在指向新对象。有趣的是，如果你已经将2339绑定到y，结束状态也是如此：

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上述语句导致与添加相同的结束内存状态。回顾一下，在Python中，您不需要分配变量。而是将名称绑定到引用。
关于Python中的预实现对象的注释现在您已经了解了如何创建Python对象并将名称绑定到这些对象，现在是时候在机器中抛出一把扳手了。该扳手叫做预实现对象。
假设您有以下Python代码：

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如上所述，x和y这两个名字都指向同一个Python对象。但是保存1000的Python对象并不能保证总是具有相同的内存地址。例如，如果将两个数字相加以获得1000，则最终会得到一个不同的内存地址：

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这一次，"x is y"返回False 。如果这令人困惑，别担心。以下是执行此代码时发生的步骤：
1.创建Python对象（1000）
2.将名称分配x给该对象
3.创建Python对象（499）
4.创建Python对象（501）
5.将这两个对象一起添加
6.创建一个新的Python对象（1000）
7.将名称分配y给该对象
技术说明：只有在REPL中执行此代码时，才会执行上述步骤。如果您采用上面的示例，将其粘贴到一个文件中，然后运行该文件，那么您会发现"x is y"将返回True 。
这是因为编译器很聪明。CPython编译器尝试进行称为窥孔优化的优化，这有助于尽可能地保存执行步骤。有关详细信息，您可以查看CPython的窥孔优化器源代码。
这不是浪费吗？嗯，是的，这是你为Python所有巨大好处付出的代价。您永远不必担心如何清理这些中间对象，甚至都不需要知道它们存在！令人高兴的是，这些操作相对较快，并且直到现在你都不需要去理解这些细节。
Python核心开发人员也睿智地注意到了这种浪费，并决定进行一些优化。这些优化产生了令新手感到惊讶的行为：