大家或許知道，Python 爲了提高內存的利用效率，採用了一套共用對象內存的分配策略。
例如，對於那些數值較小的數字對象（[-5, 256]）、布爾值對象、None 對象、較短的字符串對象（ 通常 是 20）等等，字面量相等的對象實際上是同一個對象。
# 共用內存地址的例子 a = 100 b = 100 s = "python_cat" t = "python_cat" id(a) == id(b) # 結果：True id(s) == id(t) # 結果：True
我很早的時候曾寫過一篇《 Python中的“特權種族”是什麼？ 》，把這些對象統稱爲“特權種族”，它們是 Python 在內存管理機制上使用的優化技巧。
前不久，我還寫了一篇《 Python 內存分配時的小祕密 》，也是介紹內存管理的技巧。
這兩篇文章有所區別： 舊文主要涉及了內存共用與對象駐留的機制，而新文介紹的是內存分配、動態擴容以及內存回收的相關機制。
它們令我不由自主地想到兩個詞： 共享經濟與供需平衡。
如果你沒有讀過那兩篇文章，我強烈建議你先回看一下，然後再看看我的聯想是否有道理：那幾類特權種族對象其實是在共享內存，表面上的不同對象，其實是在循環利用；至於供需平衡也好理解，創建某些對象時，按照預期的訴求去分配內存，在擴容時則靈活調節，達到了供需之間的平衡。
透過現象看本質，Python 可以很有趣。
但是，Python 的有趣之處還不止於此，本文要繼續分享另一種內存管理機制，在某種程度上，它實現了共享經濟與供需平衡的融合，我們從中可揭開 Python 的另一重身份……
1、不可變對象的共享經濟
上面列出的"特權種族"都是不可變對象（而“供需平衡”主要出現於可變對象），對於這些不變的對象，當出現多處使用時，共用一個對象似乎是種不錯的優化方法。
我曾有一種猜想： Python 的不可變對象都可能是特權種族。
我沒有試圖去完全證實它，本文只想考察其中一種不可變對象：元組。它是不可變對象，那麼，是否有共用對象的機制呢？
下面把它跟列表作一下對比：
# 空對象的差別 a = [] b = [] c = () d = () print(id(a)==id(b)) # 結果：False print(id(c)==id(d)) # 結果：True
由此可見，兩個空列表是不同的對象，而兩個空元組其實是同一個對象。這至少說明了，空元組在內存中只有一個，它屬於已提到的特權種族。
將實驗延伸到集合與字典，它們是可變對象，你會發現結果跟列表一樣，存在多個副本，即不是特權種族。我就不舉例了。
由上述的實驗結果，還能引出兩個問題，但是它們偏離了本文主題，我不打算深入辨析，簡單列一下：
- 除了空元組，還有什麼樣的元組是“特權種族”？（PS：從元素的數量、類型、元素自身的大小考慮，就我小範圍試驗，還沒發現。所以，空元組是獨特的唯一？）
- 編譯期與運行期有所區別，這在之前寫字符串的 intern 機制時（《 Intern機制的軟肋 》）也分析過。（PS：print(id([]) == id([]))，結果爲 True，與上例先賦值再比較不同。）
2、可變對象的共享經濟
空元組體現了共享經濟，但由於它是不可變對象，所以不存在動態擴容，就只體現了極少的供需平衡。
作爲對照，列表等可變對象充分表現了供需平衡，卻似乎沒辦法體現共享經濟。
比如說，我們把一個列表想象成一個可自增的杯子（畢竟它是某種容器），再把它的元素想象成不同種類的液體（水、可樂、酒……）。
那麼，我們的問題是：兩杯東西是否可以共享爲一個對象呢？或者說，有沒有可能共享那隻杯子呢？這樣就可以節省內存（在那篇講小祕密的文章中展示過：“空杯子”佔用的內存可不少），提升效率啦。
對於第一個問題，答案爲否，驗證過程略。對於第二個問題，在上一節中，我們已驗證過兩個空杯子（即空列表），答案也爲否。
但是，第二個問題還有其它的可能！下面讓我們換一種實驗方法：
# 實驗版本：Python 3.6.1
a = [[] for i in range(4)]
print(id(a))
for i in range(len(a)):
print(f'{i} -- {id(a[i])}')
# a[i] = 1 # PS：可去除註釋，再執行一次，結果的順序有差別
del a
print("after del")
b = [[] for i in range(4)]
print(id(b))
for i in range(len(b)):
print(f'{i} -- {id(b[i])}')
以上代碼在不同環境中，執行結果可能有所差異。我執行的一次結果如下：
2012909395656 0 -- 2012909395272 1 -- 2012909406472 2 -- 2012909395208 3 -- 2012909395144 after del 2012909395656 0 -- 2012909395272 1 -- 2012909406472 2 -- 2012909395208 3 -- 2012909395144
分析結果可知：列表對象在被回收之後，並不會徹底消除，它的內存地址會傳遞給新創建的列表，也就是說，新創建的列表其實共享了舊列表的內存地址！
再結合前面的例子，我們可以說，先後靜態創建的兩個列表會分配不同的內存地址，但是，經過動態回收之後，先後創建的列表可能是同一個內存地址！（注意：這裏說的是“可能”，因爲在新列表創建前，若有其它地方也在創建列表，那後者可能奪去先機。）
延伸到其它基本的可變對象，例如集合與字典，也有同樣的共享策略，其目的顯而易見： 循環利用這些對象的“殘軀”，可以避免內存碎片，提高執行性能。
共享一隻杯子，總比重新創造一隻杯子，要更高效便捷，對吧？
Python 解釋器在實現這個機制時，使用了一個叫做 free_list 的全局變量，其工作原理是：
- 當創建新的對象時，則檢查 free_list 內是否有可用對象，有則取出使用，沒有則創建
- 當這些對象被析構時，則檢查 free_list 是否有剩餘空間，有則存入其中
- 某類對象存入 free_list 時，只保留“軀殼”，而清空其內部所有的元素（即只共享杯子，不共享杯中物）
圖片來源： https://dwz.cn/QWD6RxOx
好了，現在我們可以說，列表、集合與字典這些可變對象，它們都不是前文所說的特權種族，但是，在它們背後都藏着循環使用的共享思想，這一點卻是相通的。
Python 解釋器在內存管理上真是煞費苦心啊，在那些司空見慣的基本對象上，它施加了諸多的小魔法，在我們毫不覺察的時候，它們有條不紊地運作，而當我們終於見識清楚後，就不得不感嘆它的精妙了。
Python 算得上是一個精打細算的“經濟學家”了。
回顧全文，最後作一個小結：
- 較小的數字、較短的字符串、布爾值與空元組等不可變對象，它們存在着“共享經濟”的機制，提升了內存的使用效率
- 列表、集合與字典等可變對象，它們存在着預分配及超額分配等“供需平衡”的機制，提升了內存的分配效率
- 列表等對象還存在着共享“容器外殼”的機制，循環利用空閒資源，綜合提升程序性能