Python中==和is的区别是什么

发布时间:2020-09-09 15:03:13 作者:小新
来源:亿速云 阅读:255

小编给大家分享一下Python中==和is的区别是什么,希望大家阅读完这篇文章后大所收获,下面让我们一起去探讨吧!

== 是比较两个对象的内容是否相等,即两个对象的“值”是否相等,不管两者在内存中的引用地址是否一样。

is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同。即is比较两个条件:1.内容相同。2.内存中地址相同。

a = 10000
b = 10000
print(a == b)  # True
print(a is b)  # True
print(id(a))  # 4461408208
print(id(b))  # 4461408208

a = "hello world"
b = "hello world"
print(a == b)  # True
print(a is b)  # True
print(id(a))  # 4461408208
print(id(b))  # 4461408208

a = [11,22,33]
b = [11,22,33]
print(a == b)  # True
print(a is b)  # False
print(id(a))  # 4409720712
print(id(b))  # 4409720776

在上面的代码中,我们分别定义了 a 和 b 两个变量,通过输出结果可以发现当变量为字符串或数字时, is 和 == 的输出结果是一样的,当为列表时 is 和 == 结果不一样,通过打印两个变量的 id 值可以看出两个 id 值不一样,这是由于当我们创建列表 a 和 b 时,是分别开辟了两块内存来分别存储这两个变量,从表象上来看结果是一样的,但两个变量所指向的内存地址不一样,我们将上面的代码改为如下:

1 a = [11,22,33]
2 b = a
3 print(a == b)  # True
4 print(a is b)  # True
5 print(id(a))  # 4535062408
6 print(id(b))  # 4535062408

在上面的代码中,我们并没有直接给变量 b 赋值,而是让 b=a,这样的话 b 和 a 就指向了同一块内存,所以 a is b 就为 True 了。

上面的代码我是在 PyCharm 编辑器中实现的,但是在终端命令行实现的话结果却是不一样的,如下:

 1 >>> a = 10000
 2 >>> b = 10000
 3 >>> a == b
 4 True
 5 >>> a is b
 6 False
 7 >>> id(a)
 8 4360555120
 9 >>> id(b)
10 4360555216

当我们将 a 和 b 的值变小时,如下:

>>> a = 100
>>> b = 100
>>> a == b
True
>>> a is b
True
>>> id(a)
4357367984
>>> id(b)
4357367984

造成上面的原因是因为python对小整数在内存中直接创建了一份,不会回收,所有创建的小整数变量直接从对象池中引用他即可。但是注意Python仅仅对比较小的整数对象进行缓存(范围为范围[-5, 256])缓存起来,而并非是所有整数对象。也就说只有在这个[-5,256]范围内创建的变量值使用is比较时候才会成立。

在 PyCharm 中,当值超过 256 时 is 和 == 的输出结果仍是一样,这是因为解释器也做了一部分优化,对于数字和字符串这类变量都进行了缓存。

我们再来看一下在终端命令行中当变量为字符串时:

 1 >>> a = "hello world"
 2 >>> b = "hello world"
 3 >>> a == b
 4 True
 5 >>> a is b
 6 False
 7 >>> id(a)
 8 4359747248
 9 >>> id(b)
10 4361247408
 1 >>> a = "hello"
 2 >>> b = "hello"
 3 >>> a == b
 4 True
 5 >>> a is b
 6 True
 7 >>> id(a)
 8 4361199040
 9 >>> id(b)
10 4361199040

通过输出结果可以看出,在命令行中当变量为简单字符串时输出结果一致,否则输出结果不一致,这是由于 Python 对简单字符串对象也进行了缓存,这样做的意义是可以优化代码的运行速度,减少内存消耗。

看完了这篇文章,相信你对Python中==和is的区别是什么有了一定的了解,想了解更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!

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