Python中==和is有什么区别
== 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。
<pre class="brush:php;toolbar:false">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</pre>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：
<pre class="brush:php;toolbar:false">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</pre>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：
<pre class="brush:php;toolbar:false"> 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</pre>相关推荐：《Python视频教程》
当我们将 a 和 b 的值变小时，如下：
<pre class="brush:php;toolbar:false">>>> a = 100 >>> b = 100 >>> a == b True >>> a is b True >>> id(a) 4357367984 >>> id(b) 4357367984</pre>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：
<pre class="brush:php;toolbar:false"> 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</pre><pre class="brush:php;toolbar:false"> 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</pre>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。
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