Python中容易忽视的知识点

今天坐在实验室，觉得有点无聊，想了下，很久没写博客了，就来写一点，正好遇到了一个有意思的小问题，分享给大家。

首先我们通过一个小的实验来看一下内容：

不管是 Python2 还是 Python3 环境下，只要你是在 CPython 的交互式命令行 REPL 中执行，结果没什么不同。

我们知道 is 比较的是两个对象的内存地址是否一样（ id 函数返回一个和对象的内存地址相关的值），言外之意就是看我所给的两个变量是否指向同一个对象。我们来看看每个变量的 id 值。

此处请忽略我的输入法皮肤，很多人都说这只狗比较嚣张，我认为只是看起来的单纯的比较贱而已，哈哈哈。(跑偏了。。。)

不出所料，前后两组 a，b的 id 值是相同的，只有中间这组 id 值不一样，我们可以对其简单分析一下原因。在 Python 中，一切皆为对象，理论上任意两个对象的 id 值都是不一样的，例如：

看得出每个对象的 id 值是不同的，哪怕两个对象的值（内容）相同，他们的 id 值也是不一样的（tuple2和tuple3）。那为什么前面第一组两个对象的id值相同呢？可能有些同学已经知道了

因为在 Python 中，我们需要使用对象的时候 Python 就会为我们创建好，当不需要了它就会进行回收，就好比屋子里面的东西用完之后，要及时清理，否则整个屋子很快就会堆满，最终导致房间再也塞不进任何东西。

同样的，为了提高性能，Python 就把一些常用的整数专门缓存起来，就像屋子里面有些东西总是每天都要频繁使用，比如床，你不能说睡完之后，就把床搬出去，要用了再搬回来，这样的效率太低，因为这个搬运过程实在是太耗时了。于是，我们可以专门拿一块空间用来放置这个床。

Python 中也是同样的道理，因为整数是我们经常使用的对象，为了避免重复的创建、回收，干脆就把那些常用的整数缓存起来，每次需要使用时直接从缓存中拿，而不是重新创建（重新创建的话，肯定是一个全新的对象）。这些整数的范围是[-5, 256]，当然这个数字范围是Python之父决定的，你要改，必须重新编译Python环境。

现在我们就能解释第一组为什么是True，第二组为什么是False了。为什么第三组结果又是 True 了？，不是说好大于256的整数不再缓存，每次使用都是新对象吗？别急，再听我啰嗦一下。

还是出于性能考虑，Python内部做了进一步优化，怎么优化呢？但凡是在同一个代码块中的代码，如果出现两个值相同的整数，那么它们将被重用，来看下面这个代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 作者：    ZFJ
# 创建时间：2019/7/510:47
# 文件：    Python_id()检测.py
# IDE：     PyCharm

a = 257
b = 257

def func():
    c = 257
    # 此处的结果应该为：False
    print(a is c)

# 此处的结果应改为：True
print(a is b)
func()

上面代码是在一个 Python_id()检测.py 文件中，运行时，a和b的id值相同，而c的id值与a不一样，因为a、b 在同一个代码块，属于模块级别，而 c 是在函数里面，属于局部变量，他们不属于同一代码块中，因此函数里面的 257 这个对象时会重新创建，而创建 b 的时候，发现同级代码块中有个257的值了，就重用了这个对象。

再回到前面讲的第三组值，在 Python 的交互式命令行 REPL 中，每单独一行都视为一个代码块，同一行中的代码属于同一个代码块，因此不难理解，第三组中的a和b处在同一个代码块中，所以后者重用了前者，因此，两个变量的id是相同的。

有没有觉得这是一个坑。虽然我们实际场景中并不一定能用上，但是至少我们知道了Python为我们做的一些优化工作。