1、Python緩存作用：

a、提高執(zhí)行效率。

b、減少內(nèi)存負(fù)擔(dān)。

2、首先，我們看下面這一段code：

>>> num1, num2 = 1, 1 >>> print num1 is num2 True >>> id(num1), id(num2) (3965416, 3965416) >>> num3, num4 = 1.0, 1.0 >>> print num3 is num4 False >>> id(num3), id(num4) (22416168, 22416184)

可以看到：num1和num2的值都是1，它們的內(nèi)存地址也都是一致的；而num3和num4的值也都是1.0，但是它們的內(nèi)存地址卻不同。

3、在Python中，字符串和整型對(duì)象都是不可變的（immutable）類型，因此Python會(huì)很高效地緩存它們。

這樣的處理機(jī)制能提升Python的性能。

因此，我們看到下面示例中str1和str2也都是指向同一塊內(nèi)存地址：

>>> str1, str2 = 'a', 'a' >>> print str1 is str2 True >>> id(str1), id(str2) (22171104, 22171104)

那么，是不是所有的整型和字符串Python都會(huì)幫我們緩存呢？答案是No。正如我們學(xué)習(xí)英語的時(shí)候并不需要記憶所有的單詞，而是只選取了一些高頻詞匯。Python也采取這樣的策略。我們會(huì)在下面的示例中看到并不是所有的整型和字符串Python都會(huì)幫我們緩存：

''' 遇到問題沒人解答？小編創(chuàng)建了一個(gè)Python學(xué)習(xí)交流QQ群：778463939 尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯(cuò)的視頻學(xué)習(xí)教程和PDF電子書！ ''' >>> num5, num6 = 300, 300 >>> print num5 is num6 False >>> id(num5), id(num6) (24972028, 24971416) >>> str3, str4 = 'abc', 'abc' >>> print str3 is str4 False >>> id(str3), id(str4) (29674688, 29674656)</span>

4、Python能夠幫我們緩存多少呢？

Python2.3簡單整數(shù)緩存范圍是(-1,100)，Python2.5.4以后簡單整數(shù)緩存范圍至少是(-5,256)。所有的短字符也都在緩存區(qū)。

5、既然簡單整型和單字符都能緩存，同樣作為不可變類型的元組（tuple）能不能也能緩存呢？

我們繼續(xù)看下一組測試：

>>> tuple1, tuple2 = (1, ), (1, ) >>> print tuple1 is tuple2 False >>> id(tuple1), id(tuple2) (24899856, 24756080) >>> tuple3, tuple4 = (1, 2), (1, 2) >>> print tuple3 is tuple4 False >>> id(tuple3), id(tuple4) (29705880, 24881752)</span>

（PS：tuple1和tuple2在定義時(shí)聲明為(1, )，這是因?yàn)樵赑ython中符號(hào)()不僅僅是元組，它被重載為分組操作符，由圓括號(hào)()包裹的單一元素首先被當(dāng)做分組操作，而不是元組）

6、我們沒有看到元組表現(xiàn)出緩存機(jī)制。

這是為什么？因?yàn)榫彺鏅C(jī)制是為了解決數(shù)據(jù)快速存取的問題，簡單整型和單字符都是較常使用的變量，而元組并沒有常用元組一說，因此沒有緩存機(jī)制也在情理之中。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python 缓冲区的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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