为什么a=1，b=1，id（a）==id（b），但a=1.0，b=1.0，id（a）！=python中的id（b）？

为什么a和b是十进制id（a）！=python中的id（b）？

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当number为decimal时，python将创建两个对象？

为什么

id（1）==id（1）

的唯一原因是缓存低整数以提高性能。尝试

id（1000）=id（1000）

事实上，有时候这是可行的。更好的测试在不同的语句中分配内容：

a = 1
b = 1
id(a) == id(b)
a = 1.0
b = 1.0
id(a) != id(b)

在更多情况下，字符串也可能发生同样的情况：

>>> x = 1
>>> y = 1
>>> id(x) == id(y)
True
>>> x = 1000
>>> y = 1000
>>> id(x) == id(y)
False
>>> 
>>> id(1000) == id(1000)
True

底线是，使用

is

（或比较

id（）

值，这本质上是相同的，但速度较慢）来确定两个对象是否相同，这在某些情况下只是一个好策略，因为Python将缓存对象以提高性能

一条硬性规定是，两个不同的可变对象将具有不同的

id

值，但正如下面的评论员所指出的，对于是否会创建多个相同值的不可变对象，没有任何保证

使用文字值时，解释器更容易缓存内容。如果您让它计算东西，那么您可以看到哪些东西是它很难缓存的，而哪些东西是它偶然缓存的，因为它在附近注意到它们：

>>> x = 'abcdefg'
>>> y = 'abcdefg'
>>> x is y
True

---

id（1）==id（1）

的唯一原因是缓存低整数以提高性能。尝试

id（1000）=id（1000）

事实上，有时候这是可行的。更好的测试在不同的语句中分配内容：

a = 1
b = 1
id(a) == id(b)
a = 1.0
b = 1.0
id(a) != id(b)

在更多情况下，字符串也可能发生同样的情况：

>>> x = 1
>>> y = 1
>>> id(x) == id(y)
True
>>> x = 1000
>>> y = 1000
>>> id(x) == id(y)
False
>>> 
>>> id(1000) == id(1000)
True

底线是，使用

is

（或比较

id（）

值，这本质上是相同的，但速度较慢）来确定两个对象是否相同，这在某些情况下只是一个好策略，因为Python将缓存对象以提高性能

一条硬性规定是，两个不同的可变对象将具有不同的

id

值，但正如下面的评论员所指出的，对于是否会创建多个相同值的不可变对象，没有任何保证

使用文字值时，解释器更容易缓存内容。如果您让它计算东西，那么您可以看到哪些东西是它很难缓存的，而哪些东西是它偶然缓存的，因为它在附近注意到它们：

>>> x = 'abcdefg'
>>> y = 'abcdefg'
>>> x is y
True

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相关（不完全是dup）：相关（不完全是dup）：与Java中的

Integer.valueOf（1）

的想法相同。是的，但a=1000，b=1000，id（a）==id（b）为False。当我在shell中运行“id（1000）==id（1000）”时，它总是正确的。@Pegasus。无论哪种方式，确切的行为都很可能依赖于实现，而不是语言规范的强制要求。作为程序员，您不能依赖于在此处获取相同（或不同）的对象实例。因此，

id（1.0）==id（1.0）

也是如此。例如，

id（1000）==id（1000）

在IronPython2.9.0.0中为我返回False-，这很好，因为从来没有人承诺过不这样做。请注意，在许多实现中（但显然不是铁杆式的！）由同一语句中的文字生成的对象可以重用。与Java中的

Integer.valueOf（1）

相同。是的，但a=1000，b=1000，id（a）==id（b）为False。当我在shell中运行“id（1000）==id（1000）”时，它总是正确的。@Pegasus。无论哪种方式，确切的行为都很可能依赖于实现，而不是语言规范的强制要求。作为程序员，您不能依赖于在此处获取相同（或不同）的对象实例。因此，

id（1.0）==id（1.0）

也是如此。例如，

id（1000）==id（1000）

在IronPython2.9.0.0中为我返回False-，这很好，因为从来没有人承诺过不这样做。请注意，在许多实现中（但显然不是ironpy！）由同一语句中的文字生成的对象可以重用。