在python中，如下代碼結(jié)果一定不會(huì)讓你吃驚：

Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:06:53) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32

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>>> a=345

>>> b=a

>>> a is b

True

>>>

沒錯(cuò)，在python一切皆是對(duì)象，而對(duì)象是通過引用傳遞的。在賦值時(shí)，不管這個(gè)對(duì)象是新創(chuàng)建的，還是一個(gè)已經(jīng)存在的，都是將該對(duì)象的引用賦值給變量。故這里a實(shí)際上和b是同一個(gè)對(duì)象，a is b為true！

當(dāng)然稍為了解python的人我相信都會(huì)知道以上相關(guān)知識(shí)的。但是如下的代碼結(jié)果，卻讓人不大好理解了：

>>> c=256

>>> d=256

>>> c is d

True

>>> e=257

>>> f=257

>>> e is f

False

>>>

我們將c賦值為了整型值256，d也為256，e為257，f為257。但是當(dāng)把c與d，e與f進(jìn)行is操作時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)兩者的結(jié)果不同。

原因在哪？

——這個(gè)是由python中的整型對(duì)象的緩沖池機(jī)制，所決定的。

在python中幾乎所有的內(nèi)建對(duì)象，都會(huì)有自己所特有的對(duì)象池機(jī)制。

1.??????小整數(shù)對(duì)象——小整型對(duì)象池

在實(shí)際編程中，數(shù)值比較小的整數(shù)，比如1,2,29等，可能會(huì)非常頻繁的出現(xiàn)。而在python中，所有的對(duì)象都存在與系統(tǒng)堆上。想想？如果某個(gè)小整數(shù)出現(xiàn)的次數(shù)非常多，那么python將會(huì)出現(xiàn)大量的malloc/free操作，這樣大大降低了運(yùn)行效率，而且會(huì)造成大量的內(nèi)存碎片，嚴(yán)重影響Python的整體性能。

在python2.5乃至3.3中，將小整數(shù)位于[-5,257)之間的數(shù)，緩存在小整型對(duì)象池中。

這也就是為了c is d而e is not f的原因了。

2.??????大整數(shù)對(duì)象——通用整數(shù)對(duì)象池

由以上知，python把小整型數(shù)完全的緩存在了小對(duì)象緩存池中了。而那些大整數(shù)對(duì)象就沒有那么好的待遇了！python運(yùn)行環(huán)境提供了一塊內(nèi)存空間供大整數(shù)輪流使用。通常稱為通用整數(shù)對(duì)象池。這也就是說大整數(shù)其實(shí)也是有緩存的。該對(duì)象池使用鏈表組織，雖然e和f有著相同的值，但是在鏈表中確是不同的節(jié)點(diǎn)。也就是說e和f根本不是一個(gè)對(duì)象。至于既然有緩存，為什么e和f還要組織為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，就不大明白了。

講講我的看法吧：我覺得從語義上來講e=257和f=257本身就是應(yīng)當(dāng)為兩個(gè)不同的對(duì)象(這點(diǎn)和對(duì)象賦值不同)。由于整數(shù)緩存池的存在，讓大家覺得任何整數(shù)在緩沖池中都只能存在一個(gè)，不能重復(fù)。但將e和f在整數(shù)緩沖池中組織為一個(gè)節(jié)點(diǎn)或兩個(gè)節(jié)點(diǎn)沒有什么本質(zhì)區(qū)別吧(除了浪費(fèi)了一點(diǎn)內(nèi)存)。

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總結(jié)

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