奇怪的 Python 整数缓存机制。

首先我们打开 Python 的解释器，在里面输入如下内容：

 

>>> a = 1024>>> b = 1024>>> a is bFalse>> a = 1024
>>> b = 1024
>>> a is b
False

当 a 和 b 的值皆为 1024 的时候，a is b 为 False，那这里我有一个问题：当 a 和 b 的值皆为 6 的时候，a is b 的输出结果是什么呢？

 

既然我都这么问了，肯定就不能是 False 了，不然问这个问题岂不是显得我很弱智？

 

>>> a = 6>>> b = 6>>> a is bTrue>> a = 6
>>> b = 6
>>> a is b
True

再次在解释器中输入，结果果然和之前的不一样，成了 True。

 

那么这是为什么呢？为什么待会告诉你，因为我想先讲一个更好玩的东西：is。

 

is 叫同一运算符，它用来比较两个对象的存储单元，实际比较的是对象的地址，来判断两个是不是引用同一个对象。

 

既然说到了「对象」，那就要说一说它的组成。

 

一个对象，不严谨点说是由三部分组成，即地址、类型和值（id、type & value）。比如在上面出现过的 a = 1000，id 是一串 xxxxx 的数字，type 是 int，value 是 1000，我们一直用的 == 就是比较 对象的 value 是不是一样。在内存中，id 的这一串 xxxxx 的数字其实是给了 a，is 去比较的时候其实是比较这个 id 是不是同一个。

 

至此，我们在回到文章开篇的问题上，既然 is 比较的是 id，那我们就分别来看一下 a 和 b 为 1000 和 为 6 时 id 的情况：

 

>>> a = 1000>>> b = 1000>>> id(a)4499125264>>> id(b)4499125360>>> a = 6>>> b = 6>>> id(a)4495136864>>> id(b)4495136864>> a = 1000
>>> b = 1000
>>> id(a)
4499125264
>>> id(b)
4499125360
>>> a = 6
>>> b = 6
>>> id(a)
4495136864
>>> id(b)
4495136864

结合我们在上面所说的 is 判断两个是不是引用同一个对象和上述代码中的 id 输出结果，照猫画虎，得出了一个结论：当 a 和 b 等于 1000 的时候，a 和 b 引用的不是同一个对象；当 a 和 b 等于 6 的时候，a 和 b 引用的是同一个对象！

 

 

 

是不是有点懵？一时懵圈一时爽，一直懵圈一直爽。其实这就是 Python 中的「整数缓存机制」在作怪！

 

在 Python 中，它会对比较小的整数对象进行缓存（[-5, 256]），而并非是所有的整数对象。对于 a = 6 ，下次我想使用 6 这个对象，就可以直接使用，不用再新建了；对于 a = 1000，下次想使用 1000，就得需要重新建 1000 这个对象。

 

你以为这样就完了么？too naive！刚刚只是在命令行中执行的时候，当在 Pycharm 或者在文件中执行的时候，因为解释器做了部分优化，结果又完全不一样了，范围成了大于等于 -5 的任意整数。这个我就不在这演示了，有兴趣的同学可以自行尝试。

 

这个问题是源于一个读者问起，感觉比较有意思，就拿来写了一下。我感觉这些小的知识点我们也要注意一下，免得在某些小细节上翻船，越是在小的方面越能体现一个人基础是不是牢固。

 

End。