用过Java的人可能都了解过它的内存管理机制，今天我们也来看看Python的内存管理，首先让我们从最基础的对象入手，了解==、is和id()。==是我们最常用的运算符，它的作用是检查两个对象包含的值是否一致，当我们写a==b时，python会比较两个对象的实际数据，这是一种深度比较，有时候还会调用对象的特殊方法__eq__()，让我们看个简单的例子：# == 比较的是对象的值a = [1, 2, 3]b = [1, 2, 3]print(a == b) # True - 两个列表的内容完全相同
在底层来看，==可能触发更复杂的操作，对于列表，它会逐一比较每个元素的值，对于自定义对象，他会调用我没重写的__eq__方法，实现自定义的相等逻辑。同样，我们看个自定义对象的例子：class SensorValue: def __init__(self, value, tolerance): self.value = int(value) # 传感器数值 self.tolerance = int(tolerance) # 误差范围 def __eq__(self, other): # 自定义相等逻辑：两个数值在彼此的误差范围内，就认为相等 return abs(self.value - other.value) <= min( self.tolerance, other.tolerance )v1 = SensorValue(100, 3) # 数值100，误差±3v2 = SensorValue(97, 5) # 数值97，误差±5v3 = SensorValue(96, 10) # 数值96，误差±10print(f"v1 == v2: {v1 == v2}") # True - 97在100±3范围内，100也在97±5范围内print(f"v1 == v3: {v1 == v3}") # False - 96不在100±3范围内
和==不同，is检查的是对象身份，也就是两个变量是否只想内存中的同一个对象，而不是判断值是否相同。# `is` 比较的是对象身份（是否指向同一个内存地址）a = [1, 2, 3]b = a # b 直接引用a指向的列表对象，没有创建新对象c = [1, 2, 3] # 重新创建一个列表，内容和a相同，但内存地址不同print(a is b) # True - a和b指向同一个对象print(a is c) # False - a和c值相同，但指向不同对象
它的逻辑是，当我们写a is b时，Python会直接比较两个对象的内存地址，而不做任何复杂的数值比对，所以在判断None、True 、False时，推荐使用is 而不是 ==，原因是None、True、False都是Python中的“单例对象”，整个程序运行期间，它们只会存在一个实例，所以用is更高效。id()函数的作用是返回一个对象的虚拟内存地址，以整数形式表示。这个整数，就是is运算符底层用来比较的指针值，还是用例子来看：a = [1, 2, 3]b = aprint(f"{a is b=}") # True - 指向同一个对象print(f"{id(a) == id(b)=}") # True - 内存地址相同，等价于 a is bprint(f"{id(a)=}") # 输出a的内存地址（整数形式）print(f"id(a)=0x{id(a):x}") # 将内存地址转为十六进制（更符合我们对地址的认知）
接下来我们用id()做几个小的测试，看看Python的内存管理x = 4y = 2**2 # 2的平方，结果也是4print(f"{x is y=}") # True - 居然是同一个对象！print(f"{id(x)=}")print(f"{id(y)=}") # 和x的内存地址完全相同
上面的代码是否发现了个问题？x和y指向了同一个对象，这是因为Python为了优化性能，会对小整数(-5~256)进行“缓存”，将它们作为单例存储到内存中。那如果我们超出这个范围会怎样呢？x, y = 2*123, 2**123 # 2*123=246，2**123是一个大整数print(f"{x is y=}") # False - 不同对象！print(f"{hex(id(x))=}") # 十六进制内存地址print(f"{hex(id(y))=}") # 和x的地址不同
很明显，不在这个范围的大整数没有缓存机制，每次都会创建一个新的整数对象。x = y = 2**123 # 连续赋值，计算一次2**123print(f"{x is y=}") # True！print(f"{hex(id(x))=}") print(f"{hex(id(y))=}") # 和x的地址相同
这次在不在意料之中呢？没存这次它们又指向同一块内存了......上面我都没有贴输出结果，有兴趣的不妨自己动手看看输出结论吧，下次见。
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