为什么一些 Python 对象共享相同的 ID？

揭示 Python 中对象 ID 生成的不一致

在 Python 中创建同一类的多个对象而不为其分配名称可能会导致一个有趣的观察：这些对象有时共享相同的 ID。这种行为可能看起来违反直觉，因为人们期望每个对象实例都拥有唯一的 ID。

理解这种现象的关键在于 Python 中对象生命周期的本质。对象的 ID 仅保证在其生命周期内是唯一的。对于在单个 print() 调用中快速连续创建的未命名对象，它们的生命周期不会重叠。因此，后续实例可以占用相同的内存位置，从而产生相同的 ID。

此行为是由 CPython 实现细微差别的组合引起的。首先，Python 使用引用计数来管理内存，其次，对象 ID 链接到保存该对象的变量的内存地址。创建初始对象并在 print() 调用中立即释放后，下一个对象将被分配到已释放的内存位置，从而导致 ID 重复。

为了克服这种不一致，可能需要扩展对象的生命周期，例如将它们存储在列表中。或者，可以创建自定义的特定于类的 ID 来提供不同的保证。通过实施这样的措施，可以确保每个对象实例都有唯一的标识符。

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