python解释器和python程序中变量分配的差异

Question

我在python解释器中运行下面的代码

Python 2.7.12 (default, Sep 20 2016, 14:42:48)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.2 (clang-700.1.81)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> x = 300
>>> y = 300
>>> id(x)
140510001982256
>>> id(y)
140510001982160

然后我编写一个小程序并运行它：

课程：

 x = 15000
 y = 15000

 if __name__ == "__main__":
     print (id(x))
     print (id(y))

输出：

$ python mem_test.py
140525354104776
140525354104776

原因是什么？你知道吗

Answer 1

您可以在内存中使用对象位置的标识。由于整数是不可变的，因此每个整数值都是一个具有唯一id的不同对象。整数1500的id与1499不同。如果展开变量，则值1500只存储一次，其他所有值都指向该值，该值将引用数字1500的内存位置。你知道吗

例如：

x = 1500
z = x
f = z
y = 1500
n = 1499

if __name__ == "__main__":
     print (id(x))
     print (id(z))
     print (id(f))
     print (id(y))
     print (id(n))
>>> 
50864556
50864556
50864556
50864556
50733712
>>> 

Answer 2

id（对象）
返回对象的“标识”。这是一个整数（或长整数），该整数在对象的生存期内保证是唯一的和常量。两个生命周期不重叠的对象可能具有相同的id（）值

CPython实现细节：这是内存中对象的地址。

从该描述可以理解id（Object）返回为变量提供非重叠空间的唯一常量。你知道吗

Answer 3

对象id是实现定义的“blackbox”值。唯一的保证是一个给定的对象将在其整个生命周期内保持相同的id，并且在同一时间内没有其他对象（在同一进程中…）将共享该id（但是在第一个对象被垃圾收集后，该id可以被重新用于同一进程中的另一个对象）。你知道吗

注意，由于性能原因，实现可以自由缓存不可变对象，而且CPython确实在某些循环实例下缓存了一些不可变的对象——特别是“小”整数（对于“小”的定义，从一个版本到另一个版本发生了变化）和字符串，这些字符串可能是有效的变量/函数/类/模块名称，但这实际上只是一个实现细节。FWIW，看起来有些缓存不再发生在REPL的顶层（如果在这里发生过的话），但它仍然发生在REPL中定义的函数中：

Python 2.7.6 (default, Jun 22 2015, 17:58:13) 
[GCC 4.8.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
pythonrc start
pythonrc done
>>> x = 300
>>> y = 300
>>> id(x)
37126296
>>> id(y)
37126248
>>> def foo():
...    x = 300; print "id(x): %s" % id(x)
...    y = 300; print "id(y): %s" % id(y)
... 
>>> foo()
id(x): 37126200
id(y): 37126200
>>> foo()
id(x): 37126200
id(y): 37126200
>>> foo()
id(x): 37126200
id(y): 37126200
>>> id(x)
37126296
>>> id(y)
37126248

长话短说：您永远不应该关心这个问题（当然，除非您正在编写自己的python运行时）。你知道吗