is和==

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• 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。即比较的id是否相同，这id类似于人的身份证标识。

• == 比较的是两个对象的内容是否相等，即内存地址可以不一样，内容一样就可以了。默认会调用对象的 __eq__()方法

• is 比较两个对象的 id 值是否相等，是否指向同一个内存地址；
• == 比较的是两个对象的内容是否相等，值是否相等；
• 小整数对象[-5,256]在全局解释器范围内被放入缓存供重复使用；
• is 运算符比 == 效率高，在变量和None进行比较时，应该使用 is。

• 可以通过如下例子来区分比较下：

  >>> a = ["I", "love", "Python"]
  >>> b = a
  # a的引用复制给b，在内存中其实是指向了用一个对象
  >>> b is a
  True
  >>> id(a)
  46381384
  >>> id(b)
  46381384
  # 当然，内容也肯定是相等的
  >>> b == a
  True

  可以发现b和a的内存地址是相同的，它们指向同一块内存，因而 is 和 == 的结果都为True。这是因为直接赋值都是赋值的引用，是引用，是引用，重要的事情说三遍。但如果不是通过引用赋值，而是通过切片赋值呢？

  # b通过切片操作重新分配了对象，但是值和a相同
  >>> b = a[:]
  >>> b is a
  False
  >>> id(a)
  48740680
  >>> id(b)
  48740680
  >>> b == a # 但他们的值还是相等的
  True

  新建对象之后，b 和 a 指向了不同的内存，所以 b is a 的结果为False，而 b==a的结果为True。在这里，小编提一个问题，b[0] is a[0] 的结果呢？

  答案是True。因为切片拷贝是浅拷贝，列表中的元素并未重新创建。不理解的同学请翻看之前的文章 Python中的浅拷贝与深拷贝。

  通常，我们关注的是值，而不是内存地址，因此 Python 代码中 == 出现的频率比 is 高。但是什么时候用 is 呢？

  is 与 == 相比有一个比较大的优势，就是计算速度快，因为它不能重载，不用进行特殊的函数调用，少了函数调用的开销而直接比较两个整数 id。而 a == b 则是等同于a.__eq__(b)。继承自 object 的 __eq__ 方法比较两个对象的id，结果与 is 一样。但是多数Python的对象会覆盖object的 __eq__方法，而定义内容的相关比较，所以比较的是对象属性的值。

  在变量和单例值之间比较时，应该使用 is。目前，最常使用 is 的地方是判断对象是不是 None。下面是推荐的写法：

  a is None

  判断不是None的推荐写法是：

  a is not None

  Python会对比较小的整数对象进行缓存，下次用的时候直接从缓存中获取，所以is 和 == 的结果可能相同：

  >>> a = 1
  >>> b = 1
  >>> a is b
  True
  >>> a == b
  True

  而看一下另外一段代码：

  >>> a = 257
  >>> b = 257
  >>> a is b
  False

  这是什么原因呢？

  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。需要注意的是，这仅仅是在命令行中执行，而在Pycharm或者保存为文件执行，结果是不一样的，这是因为解释器做了一部分优化。

  
  

• jupyter notebook

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• python 的IDLE：
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