Python魔法缓存，以数字开始

众所周知，Python是弱类型的脚本语言，变量的定义是不用声明类型的。

a = 1

Python所有数字的本质都是对象， 他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。 而变量名实际上创建了一个引用指向该数字。

我们可以用del语句删除该引用。

a = 1
print(a)
>>> 1
del a
print(a)
>>>Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    NameError: name 'a' is not defined

那么就有个问题，Python解释器如果每次都判断类型再创建引用，岂不是很慢？

所以Python缓存了[-5，256]范围内常用的整数 ，他们不会被垃圾回收机制回收。于是我们在Python Shell里输入如下代码，会产生神奇的现象。

>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a == b
>>> True
>>> a is b
>>> True

>>> a = 1000
>>> b = 1000
>>> a == b
>>> True
>>> a is b
>>> False

所以期望该范围内的整数也是相同的，可以理解为两个变量创建了同一个引用。"=="比较的是二者的引用对象的内容。"is"比较的是两个引用对象的id，也就是比较两个对象是否为同一个实例化对象，是否指向同一个内存地址。

但是，如果把代码放入同一个文件。结果会大不相同。

a = 300
b = 300
print(a is b)
>>> True

简单理解，Python解释器会分析整个文件，做出如下举动：

Python在执行同一个代码块的初始化对象的命令时，会检查是否其值是否已经存在，如果存在，会将其重用。

那么哪些变量会有以上机制呢？

• int(float): 任何数字在同一代码块下都会复用。
• bool: True和False
• String: 几乎所有的字符串都会符合缓存机制

例如,

a = "a"
b = "a"
print(a is b)
>>> True

但是字典并不会

a = {1: 2}
b = {1: 2}
print(a is b)
>>> False

而Shell中只会一行一行的处理数据，所以无法达到文件的效果。但是如果我们在Shell里这么写。说明Python解释器在读取第一行的时候，分析了两个变量的值，并知道二者相等，所以引用到同一对象。

>>> a = 1000;b = 1000
>>> a is b
>>> True

至于更底层的原因，作者还不太知道，在这儿先填个坑，学成之后再解释。

原文地址：https://www.cnblogs.com/scyq/p/12001862.html