Jupyter Notebook与在线Python IDE输出差异：元组内存比较疑问

首先明确核心：元组不可变≠Python必须让所有内容相同的元组共享内存地址，is判断的是两个变量是否指向同一个内存对象，而Python对元组的内存复用优化，是分运行环境和场景的。

具体差异原因： #

• 像online-python这类在线运行环境，会在代码编译阶段做更激进的常量折叠优化——如果两个元组的内容完全相同，编译器会直接把它们合并成同一个对象，所以a is b返回True。
• Jupyter Notebook（基于IPython）的交互执行模式下，代码是逐单元格解析执行的，IPython的上下文不会对这类元组做自动驻留优化。哪怕是在普通的CPython脚本里，除非元组里的元素都是编译期常量且满足特定条件，否则也不会自动复用内存，这时候a is b就会返回False。

补充说明： #

别把元组的不可变性和内存复用划等号——不可变性只是保证元组内容不能被修改，但Python并没有规定必须让所有内容相同的不可变对象都共享内存。比如小整数（-5到256）、特定字符串会被驻留复用内存，但元组的驻留没有统一的强制规则，完全看运行环境的优化策略。如果要判断内容是否相同，用==才是正确的方式，is只适合判断对象身份。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ikenna