(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。

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

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