[Python Advanced] Object(객체) 저장 구조에 대한 탐구

Object(객체) 저장 구조

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심화) 파이썬의 Objects 저장 구조

• C를 공부해보신 분들이라면 Python의 변수가 낯설게 느껴질 수 있다
  • 파이썬에는 포인터의 개념이 따로 존재하지 않음
  • Python과 달리 C에선 대입 연산 시 값을 복사하는게 기본
• C의 객체가 메모리에 저장되는 구조와 Python의 객체가 메모리에 저장되는 구조의 차이점이 궁금한 분이라면 아래 내용을 읽어보시길 추천합니다.

Python에서 mutable vs immutable

• 많은 분들이 immutable object 하면 tuple, str 만 생각할 것 같습니다.
• (혹은 complex, frozenset 까지)
• 하지만 int, float, bool 도 immutable한 Object 입니다.
  • Why? a = 1하고 a = 2로 수정할 수 있는데?
  • 위에 2개의 명령을 실행한 후 각각 id(a)를 실행해보면 다른 주소를 가지는 것을 볼 수 있습니다.
  • 이유는 "아래 Python에서 변수 이름의 역할"을 보시면 이해가 될 것 입니다.
• list와 같이 mutable한 객체의 경우 값을 변화시켜도 주소가 같습니다.

Python에서 변수 이름의 역할

• 예를 들어서 a = 1 을 통해 변수를 생성하는 과정을 살펴보자
  1. PyObject(구조체)를 생성함
     • PyObject는 공통적으로 Typecode, Value, Reference count을 가지고 있음
  2. PyObject의 typecode를 정수형으로 설정
  3. PyObject에 1 저장
  4. a라는 이름을 만들고 PyObject를 가리키게 함
  5. PyObject의 Reference count를 1 증가시킴 (여기선 Reference count 가 1이 된다.
• b = a
  • b라는 name을 만들고 a가 가리키는 PyObject를 가리킴
  • PyObject의 Reference count를 1 증가시킨다.

여기서 핵심은 메모리 상에 변수의 값과 이름이 분리되어 있다는 것이다.

Python에서 변수의 값을 변경시킬 때

• a = 1 인 상황에서 a = 2를 실행한다고 해보자
  1. 새로운 PyObject(구조체)를 생성함
  2. 새로운 PyObject의 typecode를 정수형으로 설정
  3. 새로운 PyObject에 2 저장
  4. a가 1을 담고 있던 PyObject를 가리키지 않고 2를 담는 새로운 PyObject를 가리키게 됨
  5. 새로운 PyObject의 Reference count를 1 증가시킴
  6. Garbage Collector가 사용하지 않는 PyObject 메모리 해제

변수를 할당하는 개념이 아니라, 변수의 name을 binding 시킨다고 이해하면 됩니다.

이러한 구조를 사용했을 때 장점

• 결론 : 불필요한 메모리 사용을 줄일 수 있음
• 이를 이해하기 위해 아래 경우를 살펴보자
  • 다음 내용을 담고 있는 .Py 파일 실행 결과
  • # case1.py a = 1000 b = 1000 print(a is b) Execution result : True # case1_2.py c = 5 d = 5 print(c is d) Execution result : True
  • 파이썬 Interpreter를 통해 위와 똑같은 내용 실행 결과
  • >>> a = 1000 >>> b = 1000 >>> print(a is b) False >>> c = 100 >>> d = 100 >>> print(c is d) True
• 실행 결과 해석
  • .py 파일 실행 시 이름이 다른 두 변수의 값이 같으면 같은 곳을 가리킨다
  • Interpreter를 통해 실행하면 결과가 Random인가?
    • value가 between -5 and 256 인 경우 이름이 다른 두 변수의 값이 같으면 같은 곳을 가리킨다 (.py 실행시 값의 범위와 상관 없이 같은 곳을 가리킴)
    • 그 외의 경우 두 변수는 서로 다른 곳을 가리킨다.
• 이런 구조를 통해 가질 수 있는 장점
  • 같은 값을 갖는 여려 변수가 같은 곳을 가리키고 있을 수 있으므로 메모리 관리 유리
    • 하나의 변수의 값을 변경하고자 할 때 새로운 PyObject를 생성해 가리키므로 다른 변수에 영향을 끼치지 않음

참조) [Python] mutable 과 immutable (Python의 포인터, 변수에 관한 이야기) — 우석블로그, Pointers in Python: What's the Point? – Real Python