Python - 大文档字符串会浪费内存吗？

Question

我知道在Python中，字符串只是一个表达式，并且在将控制权返回给代码的调用者时，字符串本身将立即被垃圾收集，但是......

1. 大型类/方法文档字符串 你的代码：它们浪费内存吗 通过构建字符串对象？
2. 模块级文档字符串：它们是吗 由解释器无限存储？

这还重要吗？我唯一担心的是，如果我使用像 Django 这样的大型框架或多个大型开源库，它们往往会被很好地记录下来，可能有数兆字节的文本。在这些情况下，文档字符串是加载到内存中供一路使用的代码使用，然后保留在那里，还是像普通字符串一样立即收集？

Answer 1

• “我理解，在Python中，字符串只是一个表达式，并且在将控制权返回给代码的调用者时，字符串本身将立即被垃圾收集”，我认为这表明了一种误解。文档字符串被评估一次（不是在每次函数调用时），并且至少与函数一样长地保持活动状态。

• “这还重要吗？”当谈到优化时，不能通过抽象思考来回答，而是通过测量来回答。在内存密集型应用程序中，“数兆字节”的文本可能并不是很多。节省内存的解决方案可能存在于其他地方，您可以通过测量来确定情况是否如此。

• Python 的 -OO 命令行开关删除文档字符串。

Answer 2

默认情况下，Python 文档字符串会无限期保留，因为它们可以通过函数或模块的 __doc__ 属性进行访问。例如，在 test.py 中使用以下内容：

"""This is a test module."""

def f():
   """This is a test function."""
   pass

然后：

$ python
Python 2.5.1 (r251:54863, Oct 30 2007, 13:54:11) 
[GCC 4.1.2 20070925 (Red Hat 4.1.2-33)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import test
>>> test.__doc__
'This is a test module.'
>>> test.f.__doc__
'This is a test function.'
>>> 

解释器的 -OO 选项显然会导致它从生成的 .pyo 文件中删除文档字符串，但它不会没有达到我期望的效果：

$ python -OO
Python 2.5.1 (r251:54863, Oct 30 2007, 13:54:11) 
[GCC 4.1.2 20070925 (Red Hat 4.1.2-33)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import test
>>> test.__file__
'/tmp/test.py'
>>> 
$ grep "This is a test" /tmp/test.pyo
Binary file /tmp/test.pyo matches
$ python -OO
Python 2.5.1 (r251:54863, Oct 30 2007, 13:54:11) 
[GCC 4.1.2 20070925 (Red Hat 4.1.2-33)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import test
>>> test.__file__
'/tmp/test.pyo'
>>> test.__doc__
'This is a test module.'
>>> 

事实上，使用 -OO 生成的 test.pyo 文件与 test.pyc 相同不使用命令行参数生成的文件。谁能解释这种行为？