为什么 IPython 在我删除列表时管理内存的方式与 CPython 不同？
Why does IPython manage memory differently than CPython when I delete a list?
我最近了解到，当你在 Python 中删除一个列表时，这个列表的引用会保存在一个数组中，并在你初始化一个新列表时弹出。
我在我的常规解释器中 运行 这个：
l = [1,2,3]
l_id = id(l)
del l
g = [1,2,3]
id(g) == l_id # True
正如预期的那样，我得到了正确的结果。
我在我的 IPython 解释器上尝试了同样的事情，但得到的却是 False。为什么会这样？好点了吗？
Python版本：v3.7.0:1bf9cc5093
Ipython版本：7.5.0
更新
它也发生在不同的列表中：
l = [1,2,3]
l_id = id(l)
del l
g = [1,2,3,4,5,6,7,8]
id(g) == l_id # True
而且它总是发生，这不仅仅是 运行dom 的事情，他们得到相同的引用
更新 2
我知道为什么会这样，我只是想知道为什么它只发生在纯 python 解释器上而不是在我的 ipython 上，以及这些方法中哪一种更适合内存管理
更新 3
由于我可以解释这些列表具有相同 ID 的原因，我无法理解为什么 ipython 和 python 之间存在差异。
查看List listobject.c的实现。
正如我们所见，有一个引用数组，称为 free_list。其中数组的值是销毁的列表对象，数组索引的计数numfree。我们可以看到，如果删除了超过 80 个列表，则下一个列表不会保存在数组中。所以从这些行我们可以说我的陈述对于任何新的 python 解释器都是正确的。
但我仍然找不到ipython这样工作的理由
首先，id() 与 Python 语言中的一般内存管理没有任何关系。但是，在 CPython（因此是 IPython REPL）中，它与原始内存位置具有一对一的对应关系。一些评论指出，这个问题在抽象上不一定有意义，但仅限于 IPython 和标准 CPython REPL 它似乎适用。
所有发生的事情是，在处理您的单元格块时，IPython 环境在幕后创建了一些额外的对象（包括列表对象）。由于 l 的原始内存 space 被 IPython 在幕后创建的一些列表占用，因此 CPython 分配器为 g.
对于额外对象的一些证据，请考虑以下在 CPython 和 IPython 中对垃圾收集器进行内省的实验 运行。
from gc import get_objects
orig = set(map(id, get_objects()))
l = [1,2,3]
l_id = id(l)
del l
g = [1,2,3]
final = set(map(id, get_objects()))
len(orig.symmetric_difference(final)) # 2 in CPython, 6-40+ in IPython
我最近了解到，当你在 Python 中删除一个列表时，这个列表的引用会保存在一个数组中，并在你初始化一个新列表时弹出。
我在我的常规解释器中 运行 这个：
l = [1,2,3]
l_id = id(l)
del l
g = [1,2,3]
id(g) == l_id # True
正如预期的那样，我得到了正确的结果。
我在我的 IPython 解释器上尝试了同样的事情，但得到的却是 False。为什么会这样？好点了吗？
Python版本：v3.7.0:1bf9cc5093
Ipython版本：7.5.0
更新
它也发生在不同的列表中：
l = [1,2,3]
l_id = id(l)
del l
g = [1,2,3,4,5,6,7,8]
id(g) == l_id # True
而且它总是发生，这不仅仅是 运行dom 的事情，他们得到相同的引用
更新 2
我知道为什么会这样，我只是想知道为什么它只发生在纯 python 解释器上而不是在我的 ipython 上，以及这些方法中哪一种更适合内存管理
更新 3
由于我可以解释这些列表具有相同 ID 的原因，我无法理解为什么 ipython 和 python 之间存在差异。
查看List listobject.c的实现。
正如我们所见，有一个引用数组，称为 free_list。其中数组的值是销毁的列表对象，数组索引的计数numfree。我们可以看到，如果删除了超过 80 个列表，则下一个列表不会保存在数组中。所以从这些行我们可以说我的陈述对于任何新的 python 解释器都是正确的。
但我仍然找不到ipython这样工作的理由
首先，id() 与 Python 语言中的一般内存管理没有任何关系。但是，在 CPython（因此是 IPython REPL）中，它与原始内存位置具有一对一的对应关系。一些评论指出，这个问题在抽象上不一定有意义，但仅限于 IPython 和标准 CPython REPL 它似乎适用。
所有发生的事情是，在处理您的单元格块时，IPython 环境在幕后创建了一些额外的对象（包括列表对象）。由于 l 的原始内存 space 被 IPython 在幕后创建的一些列表占用，因此 CPython 分配器为 g.
对于额外对象的一些证据，请考虑以下在 CPython 和 IPython 中对垃圾收集器进行内省的实验 运行。
from gc import get_objects
orig = set(map(id, get_objects()))
l = [1,2,3]
l_id = id(l)
del l
g = [1,2,3]
final = set(map(id, get_objects()))
len(orig.symmetric_difference(final)) # 2 in CPython, 6-40+ in IPython