'==' 比较的是两个对象的值
'is' 比较的是两个对象的内存地址(id)
下面我们着重理解 'is'。对于这个,我们需要知道:小整数对象池,大整数对象池,以及intern机制
小整数池:Python预先创建小整数缓存池—— [-5~256],无论创建多少个对象,都是指向同一个地址,这样是为了避免小整数频繁申请和释放内存。
>>> a=
>>> b=
>>> a is b
True
>>> + is
True >>> a=1.0
>>> b=1.0
>>> a is b
False
大整数对象池:Python 提供了一个可扩展的内存空间,也叫通用整数对象池,谁需要用就给谁用,免去了申请内存。这个空间是一个PyIntBlock结构,是用一个单向列表连接一串内存(block),这个列表由 block_list 维护,而每个 block 维护一个 整数对象数组(Objects),用于存放被缓存的整数对象,即处于一个内存(block)的大整数是同一个对象。
>>> def func():
... a=10.1
... b=10.1
... return a is b
...
>>> func()
True
a和b的赋值都是由同一个通用整数池项获得的。
intern机制:Python的字符串类型中有一个 interned,它是一个记录字符串对象的字典,以此来保证这些字符串在内存中的唯一,相同值的字符串会使用同一个对象。
但是,只对由字母、数字、下划线组成的字符串做intern处理,而存在其他字符的字符串则不会。
>>> a='abc'
>>> b='abc'
>>> a is b
True >>> a='ab c'
>>> b='ab c'
>>> a is b
False
此外,Python其他的数据类型如字典(dict)、列表(list)、集合(set)等,都是创建不同的对象
>>> a=[,,]
>>> b=[,,]
>>> a is b
False
>>> a={'a':1}
>>> b={'a':1}
>>> a is b
False
>>>
补充一个,下面这种情况是因为上一个 [1,2,3]被回收了,在新建[4,5,6]时那片缓存又被用到了
>>> id([,,]) == id([,,])
True
>>> id([,,])
36200264L
>>> id([,,])
36200264L