每种编程语言为了表现出色，并且实现卓越的性能，都需要有大量编译器级与解释器级的优化。
由于字符串是任何编程语言中不可或缺的一个部分，因此，如果有快速操作字符串的能力，就可以迅速地提高整体的性能。
在本文中，我们将深入研究 Python 的内部实现，并了解 Python 如何使用一种名为字符串驻留（String Interning）的技术，实现解释器的高性能。本文的目的不仅在于介绍 Python 的内部知识，而且还旨在使读者能够轻松地浏览 Python 的源代码；因此，本文中将有很多出自CPython的代码片段。
全文提纲如下：
字符串驻留是一种编译器/解释器的优化方法，它通过缓存一般性的字符串，从而节省字符串处理任务的空间和时间。
这种优化方法不会每次都创建一个新的字符串副本，而是仅为每个适当的不可变值保留一个字符串副本，并使用指针引用之。每个字符串的唯一拷贝被称为它的intern，并因此而得名 String Interning。
String Interning 一般被译为“字符串驻留”或“字符串留用”，在某些语言中可能习惯用 String Pool（字符串常量池）的概念，其实是对同一种机制的不同表述。intern 作为名词时，是“实习生、实习医生”的意思，在此可以理解成“驻留物、驻留值”。
查找字符串 intern 的方法可能作为公开接口公开，也可能不公开。现代编程语言如 Java、Python、PHP、Ruby、Julia 等等，都支持字符串驻留，以使其编译器和解释器做到高性能。
字符串驻留提升了字符串比较的速度。如果没有驻留，当我们要比较两个字符串是否相等时，它的时间复杂度将上升到 O(n)，即需要检查两个字符串中的每个字符，才能判断出它们是否相等。
但是，如果字符串是固定的，由于相同的字符串将使用同一个对象引用，因此只需检查指针是否相同，就足以判断出两个字符串是否相等，不必再逐一检查每个字符。由于这是一个非常普遍的操作，因此，它被典型地实现为指针相等性校验，仅使用一条完全没有内存引用的机器指令。
字符串驻留减少了内存占用。Python 避免内存中充斥多余的字符串对象，通过享元设计模式共享和重用已经定义的对象，从而优化内存占用。
像大多数其它现代编程语言一样，Python 也使用字符串驻留来提高性能。在 Python 中，我们可以使用is运算符，检查两个对象是否引用了同一个内存对象。
因此，如果两个字符串对象引用了相同的内存对象，则is运算符将得出True，否则为False。
>>> 'python' is 'python'
True
我们可以使用这个特定的运算符，来判断哪些字符串是被驻留的。在 CPython 的，字符串驻留是通过以下函数实现的，声明在 unicodeobject.h 中，定义在 unicodeobject.c 中。
PyAPI_FUNC(void) PyUnicode_InternInPlace(PyObject **);
为了检查一个字符串是否被驻留，CPython 实现了一个名为PyUnicode_CHECK_INTERNED的宏，同样是定义在 unicodeobject.h 中。
这个宏表明了 Python 在PyASCIIObject结构中维护着一个名为interned的成员变量，它的值表示相应的字符串是否被驻留。
#define PyUnicode_CHECK_INTERNED(op) \
(((PyASCIIObject *)(op))->state.interned)
在 CPython 中，字符串的引用被一个名为interned的 Python 字典所存储、访问和管理。 该字典在第一次调用字符串驻留时，被延迟地初始化，并持有全部已驻留字符串对象的引用。
负责驻留字符串的核心函数是PyUnicode_InternInPlace，它定义在 unicodeobject.c 中，当调用时，它会创建一个准备容纳所有驻留的字符串的字典interned，然后登记入参中的对象，令其键和值都使用相同的对象引用。
以下函数片段显示了 Python 实现字符串驻留的过程。
void
PyUnicode_InternInPlace(PyObject **p)
{
PyObject *s = *p;
.........
// Lazily build the dictionary to hold interned Strings
if (interned == NULL) {
interned = PyDict_New();
if (interned == NULL) {
PyErr_Clear();
return;
}
}
PyObject *t;
// Make an entry to the interned dictionary for the
// given object
t = PyDict_SetDefault(interned, s, s);
.........
// The two references in interned dict (key and value) are
// not counted by refcnt.
// unicode_dealloc() and _PyUnicode_ClearInterned() take
// care of this.
Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) - 2);
// Set the state of the string to be INTERNED
_PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_INTERNED_MORTAL;
}
清理函数从interned字典中遍历所有的字符串，调整这些对象的引用计数，并把它们标记为NOT_INTERNED，使其被垃圾回收。一旦所有的字符串都被标记为NOT_INTERNED，则interned字典会被清空并删除。
这个清理函数就是_PyUnicode_ClearInterned，在unicodeobject.c 中定义。
void
_PyUnicode_ClearInterned(PyThreadState *tstate)
{
.........
// Get all the keys to the interned dictionary
PyObject *keys = PyDict_Keys(interned);
.........
// Interned Unicode strings are not forcibly deallocated;
// rather, we give them their stolen references back
// and then clear and DECREF the interned dict.
for (Py_ssize_t i = 0; i < n; i++) {
PyObject *s = PyList_GET_ITEM(keys, i);
.........
switch (PyUnicode_CHECK_INTERNED(s)) {
case SSTATE_INTERNED_IMMORTAL:
Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) + 1);
break;
case SSTATE_INTERNED_MORTAL:
// Restore the two references (key and value) ignored
// by PyUnicode_InternInPlace().
Py_SET_REFCNT(s, Py_REFCNT(s) + 2);
break;
case SSTATE_NOT_INTERNED:
/* fall through */
default:
Py_UNREACHABLE();
}
// marking the string to be NOT_INTERNED
_PyUnicode_STATE(s).interned = SSTATE_NOT_INTERNED;
}
// decreasing the reference to the initialized and
// access keys object.
Py_DECREF(keys);
// clearing the dictionary
PyDict_Clear(interned);
// clearing the object interned
Py_CLEAR(interned);
}
既然了解了字符串驻留及清理的内部原理，我们就可以找出 Python 中所有会被驻留的字符串。
为了做到这点，我们要做的就是在 CPython 源代码中查找PyUnicode_InternInPlace 函数的调用，并查看其附近的代码。下面是在 Python 中关于字符串驻留的一些有趣的发现。
CPython 对常量（例如函数名、变量名、字符串字面量等）执行字符串驻留。
以下代码出自codeobject.c，它表明在创建新的PyCode对象时，解释器将对所有编译期的常量、名称和字面量进行驻留。
PyCodeObject *
PyCode_NewWithPosOnlyArgs(int argcount, int posonlyargcount, int kwonlyargcount,
int nlocals, int stacksize, int flags,
PyObject *code, PyObject *consts, PyObject *names,
PyObject *varnames, PyObject *freevars, PyObject *cellvars,
PyObject *filename, PyObject *name, int firstlineno,
PyObject *linetable)
{
........
if (intern_strings(names) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(varnames) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(freevars) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_strings(cellvars) < 0) {
return NULL;
}
if (intern_string_constants(consts, NULL) < 0) {
return NULL;
}
........
}
CPython 还会驻留任何字典对象的字符串键。
当在字典中插入元素时，解释器会对该元素的键作字符串驻留。以下代码出自dictobject.c，展示了实际的行为。
有趣的地方：在PyUnicode_InternInPlace函数被调用处有一条注释，它问道，我们是否真的需要对所有字典中的全部键进行驻留？
int
PyDict_SetItemString(PyObject *v, const char *key, PyObject *item)
{
PyObject *kv;
int err;
kv = PyUnicode_FromString(key);
if (kv == NULL)
return -1;
// Invoking String Interning on the key
PyUnicode_InternInPlace(&kv); /* XXX Should we really? */
err = PyDict_SetItem(v, kv, item);
Py_DECREF(kv);
return err;
}
Python 中对象的属性可以通过setattr函数显式地设置，也可以作为类成员的一部分而隐式地设置，或者在其数据类型中预定义。
CPython 会驻留所有这些属性名，以便实现快速查找。以下是函数PyObject_SetAttr的代码片段，该函数定义在文件object.c中，负责为 Python 对象设置新属性。
int
PyObject_SetAttr(PyObject *v, PyObject *name, PyObject *value)
{
........
PyUnicode_InternInPlace(&name);
........
}
Python 还支持通过sys模块中的intern函数进行显式地字符串驻留。
当使用任何字符串对象调用此函数时，该字符串对象将被驻留。以下是sysmodule.c文件的代码片段，它展示了在sys_intern_impl函数中的字符串驻留过程。
static PyObject *
sys_intern_impl(PyObject *module, PyObject *s)
{
........
if (PyUnicode_CheckExact(s)) {
Py_INCREF(s);
PyUnicode_InternInPlace(&s);
return s;
}
........
}
只有编译期的字符串会被驻留。在解释时或编译时指定的字符串会被驻留，而动态创建的字符串则不会。
Python猫注：这一条规则值得展开思考，我曾经在上面踩过坑……有两个知识点，我相信 99% 的人都不知道：字符串的 join() 方法是动态创建字符串，因此其创建的字符串不会被驻留；常量折叠机制也发生在编译期，因此有时候容易把它跟字符串驻留搞混淆。推荐阅读《join()方法的神奇用处与Intern机制的软肋》
包含 ASCII 字符和下划线的字符串会被驻留。在编译期间，当对字符串字面量进行驻留时，CPython确保仅对匹配正则表达式[a-zA-Z0-9_]*的常量进行驻留，因为它们非常贴近于 Python 的标识符。
注：关于 Python 中标识符的命名规则，在 Python2 版本只有“字母、数字和下划线”，但在 Python 3.x 版本中，已经支持 Unicode 编码。这部分内容推荐阅读《醒醒！Python已经支持中文变量名啦！》
js