python中的堆和栈,python的栈和队列

　　不是所有的事情都是非黑即白的。基于堆栈的含义不应被视为排除数据存储在堆上的可能性。在

　　首先，它只是指存在于VM中堆栈上的对象，但仍然不是所有的引用都存在于其中(它也指存在于堆中的对象中的其他对象)。在

　　这里的堆栈是存储在堆栈中而不是寄存器中的临时数据。也就是说，如果你想把两个数相加，你把它们放在堆栈里然后执行加法指令，而不是在寄存器机器里，你把它们放在寄存器里然后相加。在

　　现在，由于对象的生命周期是无限的，因此它们可以(或者至少是可行的)在堆栈上生存，所以有必要用堆来完成这个模型，以存储实际的对象。在

　　此外，在堆栈模式下做一个从服务器是非常不切实际的。例如，VM必须能够访问全局范围(根据定义，它是一个类似于dict的对象)。虽然这个问题可以通过在栈上总是有一个全局引用来解决，但是这是很不切实际的。相反，有指令直接在全局范围内执行搜索。类似的推理也适用于局部作用域。你可以把所有的局部变量放在栈上，但是你把它们放在一个数组里，这更像寄存器机器里的情况，这就是LOAD_FAST出现的地方。在

　　所以，其实cpythonvm更像是寄存器机和栈机的混合体。在

　　那么对于没有栈的python来说，也有点混乱。此名称中的堆栈不是指同一个堆栈。相反是指C栈，不代表没有C栈，只是python解释器没有用C调用栈来跟踪python调用栈。这实际上意味着无栈python在VM中的栈比CPython多，而不是少。在

　　区别在于调用函数时会发生什么。在CPython中，VM将简单地调用自己来执行方法，这意味着关于如何返回调用者的信息保留在C堆栈中。另一方面，在无栈python中，返回地址被推送到python栈上，VM继续直接执行函数，关于如何返回调用者的信息保存在VM栈上。无栈python的一个优点是每个python线程都不必使用单独的线程在C中执行(这意味着无栈python即使在不支持多线程的平台上也可以有线程)。在

　　python的一些实现使用register machine代替，但同样，也不是非黑即白。你可能意识到了，函数的调用需要在某个地方存储返回信息，基本上要求存储在堆栈上。所以也是栈机和寄存器机的混合体。当然，它可能会使用C堆栈来保存返回给调用者的信息，这可能会使VM无法访问堆栈。在

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