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Python 从入门到进阶之路（七）Python 中 is 和 == 的区别及深拷贝和浅拷贝。 之前的文章我们简单介绍了一下 Python 中异常处理，本篇文章我们来看一下 Python 中 is 和 == 的区别及深拷贝和浅拷贝。 我们先来看一下在 Python 中的双等号 == 。 == 是比较两个对象的内容是否相等，即两个对象的“值”是否相等，不管两者在内存中的引用地址是否一样。is 比较的是两个实例对象是不是完全相同，它们是不是同一个对象，占用的内存地址是否相同。即is比较两个条件：1.内容相同。2.内存中地址相同1 a = 10000 2 b = 10000 3 print(a == b) # True 4 print(a is b) # True 5 print(id(a)) # 4461408208 6 print(id(b)) # 4461408208 7 8 a = "hello world" 9 b = "hello world" 10 print(a == b) # True 11 print(a is b) # True 12 print(id(a)) # 4461408208 13 print(id(b)) # 4461408208 14 15 a = [11,22,33] 16 b = [11,22,33] 17 print(a == b) # True 18 print(a is b) # False 19 print(id(a)) # 4409720712 20 print(id(b)) # 4409720776在上面的代码中，我们分别定义了 a 和 b 两个变量，通过输出结果可以发现当变量为字符串或数字时， is 和 == 的输出结果是一样的，当为列表时 is 和 == 结果不一样，通过打印两个变量的 id 值可以看出两个 id 值不一样，这是由于当我们创建列表 a 和 b 时，是分别开辟了两块内存来分别存储这两个变量，从表象上来看结果是一样的，但两个变量所指向的内存地址不一样，我们将上面的代码改为如下： 1 a = [11,22,33] 2 b = a 3 print(a == b) # True 4 print(a is b) # True 5 print(id(a)) # 4535062408 6 print(id(b)) # 4535062408在上面的代码中，我们并没有直接给变量 b 赋值，而是让 b=a，这样的话 b 和 a 就指向了同一块内存，所以 a is b 就为 True 了。 上面的代码我是在 PyCharm 编辑器中实现的，但是在终端命令行实现的话结果却是不一样的，如下： 1 >>> a = 10000 2 >>> b = 10000 3 >>> a == b 4 True 5 >>> a is b 6 False 7 >>> id(a) 8 4360555120 9 >>> id(b) 10 4360555216当我们将 a 和 b 的值变小时，如下： 1 >>> a = 100 2 >>> b = 100 3 >>> a == b 4 True 5 >>> a is b 6 True 7 >>> id(a) 8 4357367984 9 >>> id(b) 10 4357367984造成上面的原因是因为python对小整数在内存中直接创建了一份，不会回收，所有创建的小整数变量直接从对象池中引用他即可。但是注意Python仅仅对比较小的整数对象进行缓存（范围为范围[-5, 256]）缓存起来，而并非是所有整数对象。也就说只有在这个[-5,256]范围内创建的变量值使用is比较时候才会成立。 在 PyCharm 中，当值超过 256 时 is 和 == 的输出结果仍是一样，这是因为解释器也做了一部分优化，对于数字和字符串这类变量都进行了缓存。 我们再来看一下在终端命令行中当变量为字符串时： 1 >>> a = "hello world" 2 >>> b = "hello world" 3 >>> a == b 4 True 5 >>> a is b 6 False 7 >>> id(a) 8 4359747248 9 >>> id(b) 10 43612474081 >>> a = "hello" 2 >>> b = "hello" 3 >>> a == b 4 True 5 >>> a is b 6 True 7 >>> id(a) 8 4361199040 9 >>> id(b) 10 4361199040通过输出结果可以看出，在命令行中当变量为简单字符串时输出结果一致，否则输出结果不一致，这是由于 Python 对简单字符串对象也进行了缓存，这样做的意义是可以优化代码的运行速度，减少内存消耗。
在上面的代码中，我们让 a=b 其实是一种浅拷贝的过程，他们指向的是同一块内存，当我们改变其中一个变量时，另一个也会变，如下： 1 a = [11,22,33] 2 b = a 3 a[0] = 123 4 print(a) # [123, 22, 33] 5 print(b) # [123, 22, 33]在 Python 中还有深拷贝，它是重新开辟一块区域用来存储变量的，如下： 1 import copy 2 3 a = [11, 22, 33] 4 b = a 5 c = [11, 22, 33] 6 d = copy.deepcopy(a) 7 print(a == b, a is b) # True True 8 print(a == c, a is c) # True False 9 print(a == d, a is d) # True False 10 11 a[0] = 123 12 print(a) # [123, 22, 33] 13 print(b) # [123, 22, 33] 14 print(c) # [11, 22, 33] 15 print(d) # [11, 22, 33]在上面的代码中我们引入了一个 copy 的模块，引入模块这个之前的文章没有提到，后续会单独说一下。 在 copy 模块中有一个 deepcopy() 的方法，从上面的代码中可以看出 deepcopy() 的方法就相当于 c=[11,22,33] 这样重新开辟一块区域来存储变量，当 a 变量改变时，浅拷贝的内容 b 会随之改变，但是深拷贝的内容 d 并不是指向 a 的内存地址，所以不会改变。
在 copy 的模块中还有一个 copy() 方法，它在某些方面看起来和 deepcopy() 方法是一样的，其实不一样，如下： import copy a = [11, 22, 33] b = copy.copy(a) c = copy.deepcopy(a) a[0] = 123 print(a) # [123, 22, 33] print(b) # [11, 22, 33] print(c) # [11, 22, 33]从上面的输出结果看，当 a 变量修改之后，b 变量和 c 变量一样没有改变，那 copy() 和 deepcopy() 到底有什么区别呢，我们再看下面的代码： 1 import copy 2 3 a = [11, 22, [123,456]] 4 b = copy.copy(a) 5 c = copy.deepcopy(a) 6 a[2][0] = 789 7 print(a) # [11, 22, [789, 456]] 8 print(b) # [11, 22, [789, 456]] 9 print(c) # [11, 22, [123, 456]]从上面的输出结果可以看出，b 变量随 a 变量的变化而变化了，而 c 变量没有。 很显然这时 copy() 函数拷贝的值随着原对象的值修改了，而 deepcopy() 的值没有随着原对象的值修改。主要是因为 deepcopy() 会将复杂对象的每一层复制一个单独的个体出来对于 copy() 函数要慎用，慎用。
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