Python中is与==的使用区别详解

目录

• 一、== 是比较两个对象的内容是否相等
• 二、is 比较的是两个实例对象是不是完全相同
• 三、使用is注意python对于小整数使用对象池存储问题
• 四、使用is注意python关于字符串的intern机制存储
• 5.python中对于None值的比较：使用is

一、== 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。

//地址一样，值也一样。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  

//引用地址不一样，但是只要值一样即可==成立。

>>> val1 = 2000
>>> val2 = 2001
>>> val3 = val1 +1
>>> print(id(val3)==id(val2),val3==val2)
False True

//对于类的实例比较

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：这里stu1和stu2的值是不等的，虽然初始化创建对象格式一样。

print(id(stu2)==id(stu3),stu2 == stu3)  # True True

二、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

//is成立的前提要是内容相同，内存中地址相同

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，内存地址也要相同，才会成立。

>>> a = 1
>>> a = 1000
>>> b = 1000
>>> print(id(a),id(b))
2625727620144 2625727619248
>>> print(a is b)
False
>>> print(a ==b)
True
>>>

//类实例的比较，也要内存地址一致。

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对于小整数使用对象池存储问题

举个例子，在python命令行模式下：为什么同样值a,b与c,d的结果却不一样呢？

>>> a = 1000
>>> b = 1000
>>> a is b
False
>>> c = 10
>>> d = 10
>>> c is d
True

注意：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。

>>> e ,d ,f ,g = -5 ,-5 ,-6 ,-6
>>> e is d
True
>>> f is g  #超过-5的范围不成立
False
>>>

注意：上面对于python小整数对象池的使用仅仅是在命令行中执行可以，而在Pycharm或者保存为文件执行，结果是不一样的，这是因为解释器做了一部分优化。下面使用pycharm,即使整数超过256，使用is也是成立的。

四、使用is注意python关于字符串的intern机制存储

注意：python中创建两个内容一样的变量时（变量名不一样），一般都会在内存中分配两个内存地址分别给这两个变量。即两个变量的内容虽然样，但是变量的引用地址不一样。所以两个变量使用==比较成立，但是使用 is比较不成立。

但是在python中有两个意外情况：

1. 使用python命令行时对于小整数[-5,256]区间内的整数,python会创建小整数对象池，这些对象一旦创建，就不会回收，所有新创建的在这个范围的整数都是直接引用他即可。所以造成在[-5,256]区间内的整数不同变量只要值相同，引用地址也相同。此范围外的整数同样遵循新建一个变量赋予一个地址。
2. python中虽然字符串对象也是不可变对象,但python有个intern机制，简单说就是维护一个字典，这个字典维护已经创建字符串(key)和它的字符串对象的地址(value),每次创建字符串对象都会和这个字典比较,没有就创建，重复了就用指针进行引用就可以了。相当于python对于字符串也是采用了对象池原理。

(但是注意：如果字符串（含有空格），不可修改，没开启intern机制，不共用对象。比如"a b"和"a b",这种情况使用is不成立的形式 只有在命令行中可以。使用pycharm同样是True，因为做了优化)

>>> a ='abc'   #没有空格内容一样的两个变量，在命令行模式下is 结果True
>>> b = 'abc'
>>> a ==b
True
>>> a is b
True
>>> c ='a b '   #有空格内容一样的两个变量，在命令行模式下is 结果false
>>> d= 'a b '
>>> c ==d
True
>>> c is d
False

总结：

所以在python中如果创建了多个变量(不同变量名，此外不是通过变量引用方式创建的变量)，那么这些变量的引用地址都是不一样的。那么这些变量之间使用is 去比较的话，就是False的结果。但是除了小整数和字符串除外。如果是通过引用的方式创建的变量的话，那么可以参考
变量引用在内存中的复制存储原理博客：关于python变量的引用以及在底层存储原理

>>> ls =[1,2,3]  ###值虽然一样，但是两个变量，内存中分配了两个地址。
>>> ls1 =[1,2,3]
>>> ls == ls1
True
>>> ls is ls1
False

>>> t1 = (1,2,3) ##值虽然一样，但是两个变量，内存中分配了两个地址。
>>> t2 = (1,2,3)
>>> t1 == t2
True
>>> t1 is t2
False

>>> d1 ={"1":2,"3":  ##值虽然一样，但是两个变量，内存中分配了两个地址。
>>> d2 ={"1":2,"3":
>>> d1 == d2
True
>>> d1 is d2
False
>>> id(d1),id(d2)
(5425744, 4537872)

>>> st1 ='abc'  #注意这里st1 和st2,值一样，内存地址也一样。因为字符串的intern机制。
>>> st2 ='abc'
>>> st1 == st2
True
>>> st1 is st2
True

>>> f1 = 3.14 #值虽然一样，但是两个变量，内存中分配了两个地址。
>>> f2 = 3.14
>>> f1 == f2
True
>>> f1 is f2
False

>>> a = 1000 #超出[-5,256]范围值虽然一样，但是两个变量，内存中分配了两个地址。
>>> b = 1000
>>> a is b ,a ==b
(False, True)

>>> a = 1  #值在小整数对象池范围内，所以值一样，内存地址一样。
>>> b = 1
>>> a is b ,a ==b
(True, True)
>>>

5.python中对于None值的比较：使用is

>>> a =""
>>> a is None
False
>>> b ="aa"
>>> b is None
False
>>> b is not None
True

到此这篇关于Python中is与==的使用区别详解的文章就介绍到这了,更多相关Python中is与==的使用区别内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！