Python 如果列表中的元素指向相同的内存地址，那么这两个列表如何不引用相同的对象？

我初始化两个列表，如下所示：

>>> a = [1]
>>> b = [1]

然后找到两个列表的索引0处元素的内存位置：

>>> id(a[0])
93961440619840
>>> id(b[0])
93961440619840

两个元素的地址相同。但是当我试图找出两个列表是否都引用了同一个对象时，我得到了“False”

>>> a is b
False

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我的问题是，如果列表的元素引用相同的内存，为什么列表不引用相同的对象？

只有索引0处元素的内存位置相等，而不是整个列表的内存地址

a[0] is b[0] # This returns True

整个列表的内存位置不同：您可以通过键入

id(a)
id(b)

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Python这样做是为了减少内存使用

如果您检查

a[0]是b[0]

，那么它将是

True

。因为

a[0]

和

b[0]

的元素是相同的，这就是为什么这些ID也是相同的。结果是

True

a = [1]
b = [1]
print(a[0] is b[0])
print(id(a[0]), id(a[0]))

# Output
# True
# 1793259440 1793259440

现在为什么

a是b

是False？因为a和b是不同的列表，具有不同的id

print(a is b)
print(id(a), id(b))

# Output
# False
# 9997064 9997800

我的问题是，如果列表的元素引用相同的内存，为什么列表不引用相同的对象

因为列表是可变对象，所以每个列表文字必须创建一个全新的列表对象，独立于以前的每个列表对象^[0]。否则

>a=[]
>>>b=[]
>>>a.1（1）
>>>印刷品（b）

将打印

[1]

而不是空列表，这将是疯狂的

id（a[0]）

和

id（b[0]）

虽然是不同的文本，但它们是相同的，这是因为Python可以预先分配/插入经常使用的不可变对象，以降低内存消耗

这是一个不可依赖的实现细节，因为它是特定实现的内部属性，可以随时更改。目前，CPython将预分配-5到256（包括）之间的所有整数，因此即使您通过独立的文字或计算创建它们，这些对象也将始终是相同的对象

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[0]从技术上讲，cpython（同样是特定实现的内部细节）维护对象的自由列表，因此当列表被“收集”时，它实际上会被存储起来，以便下次我们需要列表时可以重用分配，而不必重新分配和设置一个全新的列表。这意味着连续（但不是同时）使用的不同列表可以具有相同的

id

，即使同时有许多其他分配。

a

和

b

是不同的对象，因此

id（a）

不等于

id（b）

但是

a[0]

是常量

1

，等于

b[0]

，并且它们的地址相同，以节省内存

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帮助这有帮助。

很明显，“a”和“b”是不同的，问题是为什么它们不同？即使它的元素属于同一个内存地址，“a”和“b”是不同的列表对象，也可以向其中添加相同的元素，但它们是两个不同的容器。即使两个空列表对象也是不同的，但您可以说它们都没有元素。在您的示例中，如果“a”和“b”在初始化时是同一个对象，因为它们的元素都没有（或相同），那么在内存方面不是会更有效吗，然后“a”和“b”变成不同的对象。这可能是一种幕后策略，但它是不可见的：在cpython中，

id

实际上是对象在内存中的位置，在适当的位置修改对象不能更改此信息，它不能“回过头来”并更新所有指针对象的指针。因此，实现这一点的方法要求您拥有不同的

id

，不管怎样，这只是因为两者都是同一底层事物的薄立面，然后在需要时更新自己到其他事物。