Python在Python shell和*.py文件中运行时会有不同的内存管理行为

例1：

➜  /tmp  cat t.py 
a = 250000000000
b = 250000000000
print id(a), id(b), id(a) == id(b)
➜  /tmp  python t.py 
140450848587992 140450848587992 True  #(Why is True?)

例2：

➜  /tmp  python
Python 2.7.10 (default, Oct 23 2015, 19:19:21) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> a = 250000000000
>>> b = 250000000000
>>> print id(a), id(b), id(a) == id(b)
140443481339400 140443481339208 False #(I think it should be False)

我知道Python有一个小的整数缓存池（从-5到256），所以两个大整数应该始终具有不同的id

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如何解释在Python shell和*.py文件中运行大整数时的不同行为？

如果我是读取.py文件的Python解释器（如第一个示例中所示），我只会为这个数字分配一次内存，然后使

a

和

b

指向这个位置

例如，解释器读取这个文件，看到两个变量被分配了相同的值，就想：“我想通过为相同的值分配两个部分来浪费内存吗？不，我不想。相反，我最好分配一个块，并将这个值存储在其中。”。所以，这个值只有一个副本，这就是为什么这些变量有相同的id

在第二种情况下，Python在执行赋值时必须分配内存，因此有两块内存具有相同的数据

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总而言之，在第一种情况下，解释器对代码了解得更多（给出了整个代码），因此它可以对代码进行优化（并生成

.pyo

文件），而在第二种情况下，它根本无法进行任何优化。

实际上，CPython运行时确实“实习生”（缓存）了一些不可变的对象（整数不超过某个值，字符串可能是合法的python标识符等）作为优化。所有这些行为都完全依赖于实现，并且在任何情况下都不应该依赖，正如您刚才注意到的那样。

谢谢，现在我知道此行为完全依赖于实现！