詳解python中的 is 操作符

由知乎上的一個問題所啟發，就寫了這麼一篇文章。大家可以與Java中的 == 操作符相互印證一下，加深一下對引用和對象的理解。原問題：Python為什麼直接運行和在命令行運行同樣語句但結果卻不同，他們的緩存機制不同嗎?

其實，高票答案已經說得很詳細了。我只是再補充一點而已。

is 操作符是Python語言的一個內建的操作符。它的作用在於比較兩個變數是否指向了同一個對象。

與 == 的區別

class A(): def __init__(self, v): self.value = v def __eq__(self, t): return self.value == t.valuea = A(3)b = A(3) print a == bprint a is b

這個結果是True，False。因為我們重寫了__eq__方法就使得a, b在比較的時候，只比較它們的value即可。只要它們的value相等，那麼a, b就是相等的。

而 is 操作符是判斷兩個變數是否引用了同一個對象。

同一個對象？

is 的用法說起來其實挺簡單的，但是真正用起來，它的難點恰恰就在於判斷哪些對象是同一個對象。

看下面的幾個測試，先不看結果，自己能答對多少？

a = 10b = 10print a is ba = 10.0b = 10.0print a is ba = 10def f(): return 10print f() is aa = 1000def f(): return 1000print f() is aa = 10.0def f(): return 10.0print f() is a

嗯。這個結果是True, True, True, False, False。你答對了嗎？

這個結果中牽扯到兩個問題：第一，就是小整數的緩存，第二，就是pyc文件中CodeObject的組織問題。

Python中把-127到128這些小整數都緩存了一份。這和Java的Integer類是一樣的。所以，對於-127到128之間的整數，整個Python虛擬機中就只有一個實例。不管你什麼時候，什麼場景下去使用 is 進行判斷，都會是True，所以我們知道了這兩個測試一定會是True:

a = 10b = 10print a is ba = 10def f(): return 10print f() is a

接著，我們重點看下，這兩個測試：

a = 10.0b = 10.0print a is ba = 10.0def f(): return 10.0print f() is a

為什麼一個是True，一個是False。要探究這個問題，就要從位元組碼的角度去分析了。我們先把這個文件編譯一下：

python -m compileall testis.py

然後再使用這個工具查看一下位元組碼文件：https://github.com/hinus/railgun/blob/master/src/main/python/rgparser/show.py

得到這樣的輸出：

<code> <argcount> 0 </argcount> <nlocals> 0</nlocals> <stacksize> 2</stacksize> <flags> 0040</flags> <code> 6400005a00006400005a01006500006501006b080047486400005a000064 01008400005a02006502008300006500006b0800474864020053 </code> <dis> 1 0 LOAD_CONST 0 (10.0) 3 STORE_NAME 0 (a) 2 6 LOAD_CONST 0 (10.0) 9 STORE_NAME 1 (b) 3 12 LOAD_NAME 0 (a) 15 LOAD_NAME 1 (b) 18 COMPARE_OP 8 (is) 21 PRINT_ITEM 22 PRINT_NEWLINE 5 23 LOAD_CONST 0 (10.0) 26 STORE_NAME 0 (a) 6 29 LOAD_CONST 1 (<code object f>) 32 MAKE_FUNCTION 0 35 STORE_NAME 2 (f) 8 38 LOAD_NAME 2 (f) 41 CALL_FUNCTION 0 44 LOAD_NAME 0 (a) 47 COMPARE_OP 8 (is) 50 PRINT_ITEM 51 PRINT_NEWLINE 52 LOAD_CONST 2 (None) 55 RETURN_VALUE </dis> <names> (a, b, f)</names> <varnames> ()</varnames> <freevars> ()</freevars> <cellvars> ()</cellvars> <filename> testis.py</filename> <name> <module></name> <firstlineno> 1</firstlineno> <consts> 10.0 <code> <argcount> 0 </argcount> <nlocals> 0</nlocals> <stacksize> 1</stacksize> <flags> 0043</flags> <code> 64010053</code> <dis> 7 0 LOAD_CONST 1 (10.0) 3 RETURN_VALUE </dis> <names> ()</names> <varnames> ()</varnames> <freevars> ()</freevars> <cellvars> ()</cellvars> <filename> testis.py</filename> <name> f</name> <firstlineno> 6</firstlineno> <consts> None 10.0 </consts> <lnotab> 0001</lnotab> </code> None </consts> <lnotab> 060106010b0206010902</lnotab></code>

大家注意看，整個python文件其實就是一個大的<code>對象，f 所對應的那個函數也是一個<code>對象，這個code對象做為整體是大的<code>對象的consts域里的一個const項。再注意，在大<code>對象里，有10.0這樣的一個const項，f 這個<code>對象所對應的conts里呢，也有一個10.0這個浮點數。

當python在載入這個文件的時候，就會完成主<code>里的10.0這個浮點數的載入，生成一個PyFloatObject。也就是說靜態的pyc文件的常量表在被載入以後，就變成了內存中的常量表，文件的表裡的10.0就變成了內存中的一個PyFloatObject。所以，a, b兩個變數都會引用這個PyFloatObject。

但是 f 里的那個10.0呢？它是要等到MAKE_FUNCTION被調用的時候才會真正地初始化。做為 f 方法的返回值，它必然與我們之前所說的主<code>里的10.0不是同一個對象了。

本質上講，這是Python的一個設計缺陷（例如Java以一個文件為編譯單元，共享同一個常量池就會減輕這個問題。但如果跨文件使用 == 操作符，也會出現同樣的問題。仍然沒有解決這個問題。實際上，我自己也不知道該怎麼解決這個問題。）我們應該盡量避免 is 的這種用法。始終把 is 的用法限制在本文的第一個例子中。這樣相對會安全一些。

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