一、== 是比較兩個對象的內容是否相等
即兩個對象的“值“”是否相等,不管兩者在內存中的引用地址是否一樣。
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/ / 地址一樣,值也一樣。所以 = = 成立。 st1 = 'aaaaa' st2 = 'bbbbb' st3 = 'bbbbb' st4 = st3 print (st1 = = st2,st2 = = st3,st3 = = st4) #False True True print ( id (st2) = = id (st3),st2 = = st3) #True True / / 引用地址不一樣,但是只要值一樣即可 = = 成立。 >>> val1 = 2000 >>> val2 = 2001 >>> val3 = val1 + 1 >>> print ( id (val3) = = id (val2),val3 = = val2) False True / / 對于類的實例比較 class Student( object ): def __init__( self ,name,age): self .name = name self .age = age def run( self ): print ( "can run" ) stu1 = Student( "tom" , 19 ) stu2 = Student( "tom" , 19 ) stu3 = stu2 print ( id (stu1) = = id (stu2),stu1 = = stu2) #False False |
注意:這里stu1
和stu2
的值是不等的,雖然初始化創建對象格式一樣。
print(id(stu2)==id(stu3),stu2 == stu3) # True True
二、is 比較的是兩個實例對象是不是完全相同
它們是不是同一個對象,占用的內存地址是否相同。即is比較兩個條件:1.內容相同。2.內存中地址相同
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/ / is 成立的前提要是內容相同,內存中地址相同 st1 = 'aaaaa' st2 = 'bbbbb' st3 = 'bbbbb' st4 = st3 print (st1 is st2, st2 is st3,st3 is st4) #False True True print ( id (st1), id (st2), id (st3), id (st4)) #2439382008080 2439382008192 2439382008192 2439382008192 / / 光值相同不同,內存地址也要相同,才會成立。 >>> a = 1 >>> a = 1000 >>> b = 1000 >>> print ( id (a), id (b)) 2625727620144 2625727619248 >>> print (a is b) False >>> print (a = = b) True >>> / / 類實例的比較,也要內存地址一致。 class Student( object ): def __init__( self ,name,age): self .name = name self .age = age def run( self ): print ( "can run" ) stu1 = Student( "tom" , 19 ) stu2 = Student( "tom" , 19 ) stu3 = stu2 print ( id (stu1), id (stu2), id (stu3)) print (stu1 is stu2,stu2 is stu3) = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 2091922655776 2091922655888 2091922655888 False True |
三、使用is注意python對于小整數使用對象池存儲問題
舉個例子,在python命令行模式下:為什么同樣值a,b與c,d的結果卻不一樣呢?
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>>> a = 1000 >>> b = 1000 >>> a is b False >>> c = 10 >>> d = 10 >>> c is d True |
注意:因為python
對小整數在內存中直接創建了一份,不會回收,所有創建的小整數變量直接從對象池中引用他即可。
但是注意Python
僅僅對比較小的整數對象進行緩存(范圍為范圍[-5, 256])緩存起來,而并非是所有整數對象。
也就說只有在這個[-5,256]范圍內創建的變量值使用is比較時候才會成立。
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>>> e ,d ,f ,g = - 5 , - 5 , - 6 , - 6 >>> e is d True >>> f is g #超過-5的范圍不成立 False >>> |
注意:上面對于python
小整數對象池的使用僅僅是在命令行中執行可以,而在Pycharm
或者保存為文件執行,結果是不一樣的,這是因為解釋器做了一部分優化。下面使用pycharm
,即使整數超過256,使用is也是成立的。
四、使用is注意python關于字符串的intern機制存儲
注意:python
中創建兩個內容一樣的變量時(變量名不一樣),一般都會在內存中分配兩個內存地址分別給這兩個變量。即兩個變量的內容雖然樣,但是變量的引用地址不一樣。所以兩個變量使用==比較成立,但是使用 is比較不成立。
但是在python中有兩個意外情況:
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使用
python
命令行時對于小整數[-5,256]區間內的整數,python
會創建小整數對象池,這些對象一旦創建,就不會回收,所有新創建的在這個范圍的整數都是直接引用他即可。所以造成在[-5,256]區間內的整數不同變量只要值相同,引用地址也相同。此范圍外的整數同樣遵循新建一個變量賦予一個地址。 -
python
中雖然字符串對象也是不可變對象,但python
有個intern
機制,簡單說就是維護一個字典,這個字典維護已經創建字符串(key)和它的字符串對象的地址(value),每次創建字符串對象都會和這個字典比較,沒有就創建,重復了就用指針進行引用就可以了。相當于python
對于字符串也是采用了對象池原理。
(但是注意:如果字符串(含有空格),不可修改,沒開啟intern
機制,不共用對象。比如"a b"和"a b",這種情況使用is不成立的形式 只有在命令行中可以。使用pycharm同樣是True,因為做了優化)
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>>> a = 'abc' #沒有空格內容一樣的兩個變量,在命令行模式下is 結果True >>> b = 'abc' >>> a = = b True >>> a is b True >>> c = 'a b ' #有空格內容一樣的兩個變量,在命令行模式下is 結果false >>> d = 'a b ' >>> c = = d True >>> c is d False |
總結:
所以在python中如果創建了多個變量(不同變量名,此外不是通過變量引用方式創建的變量),那么這些變量的引用地址都是不一樣的。那么這些變量之間使用is 去比較的話,就是False的結果。但是除了小整數和字符串除外。如果是通過引用的方式創建的變量的話,那么可以參考
變量引用在內存中的復制存儲原理博客:關于python變量的引用以及在底層存儲原理
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>>> ls = [ 1 , 2 , 3 ] ###值雖然一樣,但是兩個變量,內存中分配了兩個地址。 >>> ls1 = [ 1 , 2 , 3 ] >>> ls = = ls1 True >>> ls is ls1 False >>> t1 = ( 1 , 2 , 3 ) ##值雖然一樣,但是兩個變量,內存中分配了兩個地址。 >>> t2 = ( 1 , 2 , 3 ) >>> t1 = = t2 True >>> t1 is t2 False >>> d1 = { "1" : 2 , "3" : ##值雖然一樣,但是兩個變量,內存中分配了兩個地址。 >>> d2 = { "1" : 2 , "3" : >>> d1 = = d2 True >>> d1 is d2 False >>> id (d1), id (d2) ( 5425744 , 4537872 ) >>> st1 = 'abc' #注意這里st1 和st2,值一樣,內存地址也一樣。因為字符串的intern機制。 >>> st2 = 'abc' >>> st1 = = st2 True >>> st1 is st2 True >>> f1 = 3.14 #值雖然一樣,但是兩個變量,內存中分配了兩個地址。 >>> f2 = 3.14 >>> f1 = = f2 True >>> f1 is f2 False >>> a = 1000 #超出[-5,256]范圍值雖然一樣,但是兩個變量,內存中分配了兩個地址。 >>> b = 1000 >>> a is b ,a = = b ( False , True ) >>> a = 1 #值在小整數對象池范圍內,所以值一樣,內存地址一樣。 >>> b = 1 >>> a is b ,a = = b ( True , True ) >>> |
5.python中對于None值的比較:使用is
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>>> a = "" >>> a is None False >>> b = "aa" >>> b is None False >>> b is not None True |
到此這篇關于Python中is與==的使用區別詳解的文章就介紹到這了,更多相關Python中is與==的使用區別內容請搜索服務器之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持服務器之家!
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