(ob1 is ob2) 等价于 (id(ob1) == id(ob2))
首先id函数可以获得对象的内存地址,如果两个对象的内存地址是一样的,那么这两个对象肯定是一个对象。和is是等价的。Python源代码为证。
static PyObject * cmp_outcome(int op, register PyObject *v, register PyObject *w) { int res = 0; switch (op) { case PyCmp_IS: res = (v == w); break; case PyCmp_IS_NOT: res = (v != w); break;
但是请看下边代码的这种情况怎么会出现呢?
In [1]: def bar(self, x): ...: return self.x + y ...: In [2]: class Foo(object): ...: x = 9 ...: def __init__(self ,x): ...: self.x = x ...: bar = bar ...: In [3]: foo = Foo(5) In [4]: foo.bar is Foo.bar Out[4]: False In [5]: id(foo.bar) == id(Foo.bar) Out[5]: True
两个对象用is判断是False,用id判断却是True,这与我们已知的事实不符啊,这种现象该如何解释呢?遇到这种情况最好的解决方法就是调用dis模块去看下两个比较语句到底做了什么。
In [7]: dis.dis("id(foo.bar) == id(Foo.bar)") 0 BUILD_MAP 10340 3 BUILD_TUPLE 28527 6 <46> 7 DELETE_GLOBAL 29281 (29281) 10 STORE_SLICE+1 11 SLICE+2 12 DELETE_SUBSCR 13 DELETE_SUBSCR 14 SLICE+2 15 BUILD_MAP 10340 18 PRINT_EXPR 19 JUMP_IF_FALSE_OR_POP 11887 22 DELETE_GLOBAL 29281 (29281) 25 STORE_SLICE+1 In [8]: dis.dis("foo.bar is Foo.bar") 0 BUILD_TUPLE 28527 3 <46> 4 DELETE_GLOBAL 29281 (29281) 7 SLICE+2 8 BUILD_MAP 8307 11 PRINT_EXPR 12 JUMP_IF_FALSE_OR_POP 11887 15 DELETE_GLOBAL 29281 (29281)
真实情况是当执行.操作符的时候,实际是生成了一个proxy对象,foo.bar is Foo.bar的时候,两个对象顺序生成,放在栈里相比较,由于地址不同肯定是False,但是id(foo.bar) == id(Foo.bar)的时候就不同了,首先生成foo.bar,然后计算foo.bar的地址,计算完之后foo.bar的地址之后,就没有任何对象指向foo.bar了,所以foo.bar对象就会被释放。然后生成Foo.bar对象,由于foo.bar和Foo.bar所占用的内存大小是一样的,所以又恰好重用了原先foo.bar的内存地址,所以id(foo.bar) == id(Foo.bar)的结果是True。
下面内容由邮件Leo Jay大牛提供,他解释的更加通透。
用id(expression a) == id(expression b)来判断两个表达式的结果是不是同一个对象的想法是有问题的。
foo.bar 这种形式叫 attribute reference [1],它是表达式的一种。foo是一个instance object,bar是一个方法,这个时候表达式foo.bar返回的结果叫method object [2]。根据文档:
When an instance attribute is referenced that isn't a data attribute,
its class is searched. If the name denotes a valid class attribute
that is a function object, a method object is created by packing
(pointers to) the instance object and the function object just found
together in an abstract object: this is the method object.
foo.bar本身并不是简单的名字,而是表达式的计算结果,是一个 method object,在id(foo.bar)这样的表达式里,method object只是一个临时的中间变量而已,对临时的中间变量做id是没有意义的。
一个更明显的例子是,
print id(foo.bar) == id(foo.__init__)
输出的结果也是True
看 id 的文档[3]:
Return the “identity” of an object. This is an integer (or long
integer) which is guaranteed to be unique and constant for this object
during its lifetime. Two objects with non-overlapping lifetimes may
have the same id() value.
CPython implementation detail: This is the address of the object in memory.
只有你能保证对象不会被销毁的前提下,你才能用 id 来比较两个对象。所以,如果你非要比的话,得这样写:
fb = foo.bar Fb = Foo.bar print id(fb) == id(Fb)
即把两个表达式的结果绑定到名字上,再来比是不是同一个对象,你才能得到正确的结果。
is表达式 [4] 也是一样的,你现在得到了正确的结果,完全是因为 CPython 现在的实现细节决定的。现在的is的实现,是左右两边的对象都计算出来,然后再比较这两个对象的地址是否一样。万一哪天改成了,先算左边,保存地址,把左边释放掉,再算右边,再比较的话,你的is的结果可能就错了。官方文档里也提到了这个问题 [5]。我认为正确的方法也是像id那样,先把左右两边都计算下来,并显式绑定到各自的名字上,然后再用is判断。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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