做网站信息,网站个人中心wordpress,长春推广公司,公众号第三方建微网站大家好#xff0c;欢迎来到 Crossin的编程教室 #xff01; 接下来的几个例子#xff0c;可能会颠覆你对 Python 的认知。 我们知道#xff0c;Python 判断两个数值是否相等的运算符是「」。比如有一个变量 a 是整数 1#xff0c;另一个变量 b 是小数 1.0#xff0c;尽管… 大家好欢迎来到 Crossin的编程教室 接下来的几个例子可能会颠覆你对 Python 的认知。 我们知道Python 判断两个数值是否相等的运算符是「」。比如有一个变量 a 是整数 1另一个变量 b 是小数 1.0尽管它们类型不同但代表的数值是相等的所以 a b 结果是 True。 Python 中还有一个运算符 is它用来判断两个对象是否相同。 一个是相等一个是相同虽然只差一个字但 is 却没有那么简单。 我们打开一个 Python 交互环境在里面定义一个变量 a 1.0再定义一个变量 b a。 a is b 的结果是 True这个还算好理解因为 b 就是 a 嘛。 如果 b 不是由 a 赋值而是直接赋值为 1.0。这时 a is b 的结果就是 False。这个也可以理解虽然值相等但它们是两个变量并不相同。 不过接下来情况就开始变得复杂了。 你要说分别赋值的变量就是不相同那我们把赋给变量的值从 1.0 改成 1结果就又成了 True。 难道是因为浮点数和整数类型的原因吗 那我们再把值从 1改成 1000同样是整数结果却是 False。 然而还没完我们把同样的代码写在一个 py 文件中运行结果就是 True。 但也不全是 True。如果这两个变量不在一个作用域就是 False。 你可能要说不同作用域的变量肯定不相同嘛但如果值改回为 1又成了 True。 前面的例子都是直接赋值那如果加入计算会怎样 我们在让 b 在 a 的基础上加上 0b 的值完全没有变化结果却从 True 变成了 False。 但再换个计算式又是 True 这到底是怎么回事呢 背后的原因其实是 Python 解释器的三个优化操作。首先是 1. 小整数池 Python 为了优化速度在每次执行代码时会提前把 -5 到 256 的整数创建好。因为这些小整数是会被经常用到的。而当你创建一个值在这个范围内的整数时就不是临时再去创建一个对象而是直接指向已经建好的对象。所以不管你有多少个变量实际都是同一个对象。 我们可以用id函数来验证这一点 而对于小数没有这样的优化因为小数实在太多了。大于 256 的整数也没有。 那为什么写在 py 文件里的大整数就是相同的呢这就要说到 Python 另一个优化 2. 大整数缓存 尽管大于 256 的整数不会提前创建好但如果 Python 解释器发现你用到重复的整数常量也会将后面的变量指向已经创建好的对象。 所以不仅是在 py 文件中即使在交互环境下如果把两个大整数的赋值写在同一行或者放在一个代码块中也会发现它们是相同的。 但这种优化仅限于数值常量对于带有变量的计算就不起作用了因为 Python 无法提前预判变量的值。 而对于不带变量的纯数值计算Python 又做了一次优化 3. 常量折叠 Python 在编译阶段会把常量表达式计算成结果并替换。所以不管你是 10 * 100 还是 10 ** 3 又或是 111 * 9 1对 Python 来说都是 1000于是也同样被缓存了。 以上这些就是 is 会呈现出看似混乱结果的原因。但请注意这些解释器的优化并不是 Python 语言层面的特性。它们可能因环境和版本的不同而产生不同的结果。 比如在 Python 3.7 中不同作用域的大整数不会被缓存为同一个对象但在 Python 3.11 中却是相同的。 作为开发者来说最好的选择就是不要在比较数值相等时使用 is。只有一种情况建议用 is 而不是 那就是判断一个值是否为空值 None。 你知道是什么原因吗欢迎留言区讨论。
