python - 为什么相同值的python变量指向相同的内存地址？

Question

我今天遇到了一个有趣的案例

a = 10
b = 10
print (a is b)

注销 True。我做了一些搜索，发现了实习的概念。现在解释了为什么 True 对于范围 [-5, 256] 是正确的。但是，即使使用 float ，我也会得到相同的结果。请帮助我理解原因。

这是我没有得到的部分-

a = 1000.00
b = 999.99 + 0.01

print (a is b)
# Output was 'True'

我希望输出为 False，因为 a 的值是在运行程序之前分配的，而 b 的值是确定的在运行时作为表达式评估的结果，因此应该有一个不同的内存地址。

如果您能指出 a==b 为 True 而 a is b 求值的情况，我将不胜感激为 False，其中 a 和 b 都是 float

类型

Answer 1

你在你的案例中看到的是所谓的“不断折叠”。这是一个实现细节，而不是语言规范——这意味着不能保证这种行为会保持不变，你不应该在你的代码中依赖它。但是，总的来说，它归结为这样一个事实，即在代码实际运行之前，可以“静态”计算的事物被优化为最简单的形式。

看看下面代码片段的输出

import dis

def f():
    return 0.1 + 0.9
def g():
    a = 0.1
    b = 0.9
    return a+b

dis.dis(f)
dis.dis(g)

您会注意到在 f 中没有执行任何添加，即使查看代码添加显然存在。

至于两个具有不同内存地址的相同值变量，这不是很困难 - 任何无法在运行前优化的计算都会在不同的内存地址处产生变量，如果它们不在驻留范围内的话。

a = 1
b = 1
for _ in range(1000):
    a += 1 
    b += 1

print(f"{id(a) = }")
print(f"{id(b) = }")
print(f"{a == b = }")
print(f"{a is b = }")