“是”运算符的意外行为与整数
为什么在Python中以下行为意外？
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True # This is an expected result
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False # What happened here? Why is this False?
>>> 257 is 257
True # Yet the literal numbers compare properly
我正在使用Python 2.5.2。 尝试一些不同的Python版本，看起来Python 2.3.3在99和100之间显示了上述行为。
基于上述，我可以假设，Python的内部实现，使得“小”的整数存储在大于整数不同的道路， is操作者可以分辨出来。 为什么有漏洞的抽象？ 当我事先不知道数字是否是数字时，比较两个任意对象的更好方法是看它们是否相同？
看看这个：
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> id(a)
9987148
>>> id(b)
9987148
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> id(a)
11662816
>>> id(b)
11662828
编辑：这是我在Python 2文档中发现的“纯整型对象”（对于Python 3，它是相同的）：
当前实现为-5到256之间的所有整数保留一个整数对象数组，当您在该范围内创建一个int时，您实际上只是返回对现有对象的引用。 所以应该可以改变1的值。我怀疑在这种情况下Python的行为是未定义的。 :-)
这取决于你是否想要看看两件事是否相同，或者是同一个对象。
is检查，看看他们是否是同一个对象，不只是平等的。 小型整数可能指向相同的存储位置以提高空间利用率
In [29]: a = 3
In [30]: b = 3
In [31]: id(a)
Out[31]: 500729144
In [32]: id(b)
Out[32]: 500729144
您应该使用==比较任意对象的相等性。 您可以使用__eq__和__ne__属性指定行为。
Python的“is”运算符意外地使用整数行为？
总结 - 让我强调一下： 不要用is比较整数。
这不是你应该有任何期望的行为。
相反，使用==和!=分别比较平等和不平等。 例如：
>>> a = 1000
>>> a == 1000 # Test integers like this,
True
>>> a != 5000 # or this!
True
>>> a is 1000 # Don't do this! - Don't use `is` to test integers!!
False
说明
要知道这一点，你需要知道以下几点。
首先，什么is做什么？ 它是一个比较运算符。 从文档：
运算符is is not测试对象的身份：当且仅当x和y是同一个对象时， x is y是真的。 x is not y产生逆真值。
因此以下是等同的。
>>> a is b
>>> id(a) == id(b)
从文档：
id返回一个对象的“身份”。 这是一个整数（或长整数），在整个生命周期中保证这个对象是唯一的并且是常量。 具有非重叠生命周期的两个对象可能具有相同的id()值。
请注意，CPython中的对象的id（Python的参考实现）是内存中的位置是一个实现细节。 Python的其他实现（例如Jython或IronPython）可以轻松地为id创建不同的实现。
那么用例is什么？ PEP8描述：
像None这样的单身人士的比较应该总是用“ is或“ is not ，从来is not平等运算符。
问题
你问，并说，以下问题（与代码）：
为什么在Python中以下行为意外？
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True # This is an expected result
这不是预期的结果。 为什么预期？ 它只意味着由a和b引用的值为256的整数是整数的相同实例。 整数在Python中是不可变的，因此它们不能改变。 这应该对任何代码都没有影响。 它不应该被期望。 这仅仅是一个实现细节。
但是，也许我们应该感到高兴的是，每次我们声明一个值等于256时，内存中没有新的单独实例。
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False # What happened here? Why is this False?
看起来我们现在有两个单独的整数值，内存值为257 。 由于整数是不变的，这就浪费了内存。 希望我们不会浪费太多。 我们可能不是。 但是这种行为不能保证。
>>> 257 is 257
True # Yet the literal numbers compare properly
那么，这看起来像你的Python的特定实现正在努力变得聪明，并不会在内存中创建冗余值的整数，除非必须。 您似乎表示您正在使用Python的参考实现，即CPython。 适合CPython。
如果CPython可以在全球范围内做到这一点，如果它可以做到这么便宜（因为在查找中会花费一些代价），也许还有另一种实现可能会更好。
但是至于对代码的影响，您不应该在乎整数是否是整数的特定实例。 你应该只关心那个实例的值是什么，并且你会使用普通的比较运算符，即== 。
什么is
is检查该id的两个对象是相同的。 在CPython中， id是内存中的位置，但它可能是另一个实现中的其他唯一标识号。 用代码重新说明这一点：
>>> a is b
是相同的
>>> id(a) == id(b)
为什么我们要使用is呢？
相对来说，这可以是一个非常快速的检查，检查两个非常长的字符串是否相等。 但由于它适用于对象的唯一性，因此我们对它的使用情况有限。 实际上，我们主要想用它来检查None ，它是一个单例（存储在一个地方的唯一实例）。 我们可以创建其他单身是否有潜力，他们混为一谈，我们可能与检查is ，但这些都是比较少见的。 这里有一个例子（将在Python 2和3中工作）例如
SENTINEL_SINGLETON = object() # this will only be created one time.
def foo(keyword_argument=None):
if keyword_argument is None:
print('no argument given to foo')
bar()
bar(keyword_argument)
bar('baz')
def bar(keyword_argument=SENTINEL_SINGLETON):
# SENTINEL_SINGLETON tells us if we were not passed anything
# as None is a legitimate potential argument we could get.
if keyword_argument is SENTINEL_SINGLETON:
print('no argument given to bar')
else:
print('argument to bar: {0}'.format(keyword_argument))
foo()
打印：
no argument given to foo
no argument given to bar
argument to bar: None
argument to bar: baz
所以我们看到，使用is和sentinel，我们可以区分何时调用没有参数的bar和何时使用None调用它。 这些是主要的用例的is -不要用它来测试整数，字符串，元组，或者其他喜欢这些东西的平等。
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