


前言
在讲is和==这两种运算符区别之前,首先要知道Python中对象包含的三个基本要素,分别是:id(身份标识)、python type()(数据类型)和value(值)。is和==都是对对象进行比较判断作用的,但对对象比较判断的内容并不相同。下面来看看具体区别在哪。
Python中比较两个对象是否相等,一共有两种方法,简单来说,它们的区别如下:
is是比较两个引用是否指向了同一个对象(引用比较)。
==是比较两个对象是否相等。
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> b is a # a的引用复制给b,他们在内存中其实是指向了用一个对象 True >>> b == a # 当然,他们的值也是相等的 True >>> b = a[:] # b通过a切片获得a的部分,这里的切片操作重新分配了对象, >>> b is a # 所以指向的不是同一个对象了 False >>> b == a # 但他们的值还是相等的 True实现原理
is比较的是两者是否是同一个对象,所以比较的是内存地址(id是否相同)。
==是值比较。不可变对象,例如int,str,它会直接进行值比较。对于Python已知的对象,会调用他们的__eq__函数来比较。(其实已知的对象应该也是通过内置的__eq__函数来比较的)。对于自定义的对象,如果实现了__eq__函数,就会使用它比较,如果没有实现,效果和==是一样的。
对象缓存机制
Python会对比较小的对象缓存,下次用到比较小的对象时,会去缓存区查找,如果找到,不会再开辟新的内存,而是继续把小对象的地址赋给新的值。例子:
>>> c = 1 >>> d = 1 >>> print(c is d) True >>> 1000 is 10**3 False >>> 1000 == 10**3 True
通过计算得到的赋值,不会使用缓存区。从第一个代码示例中可以看出。
对于字符串,你可以通过使用intern函数强制使用缓存区。

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)