CPython中相同字面量为何复用内存对象？

你观察到的不可变字面量（整数、字符串）复用内存对象的现象，核心是CPython在编译阶段就完成了相同常量的合并，而非运行时动态搜索匹配，具体实现逻辑如下：

1. 不可变字面量的编译期驻留（Intern）机制 #

CPython的编译器在处理源代码时，会维护一个全局的常量池。当遇到整数、字符串这类不可变字面量时：

• 首次出现的字面量会被存入常量池，并生成对应的对象引用；
• 后续再遇到完全相同的字面量时，编译器不会重新创建新对象，而是直接复用常量池中已有的引用。

比如你代码里的1000和"car"，无论是赋值给变量还是写在列表字面量里，只要字面内容完全一致，编译阶段就会被识别为同一个常量，最终字节码里指向的是同一个内存对象，所以运行时id()结果完全相同。哪怕是超出-5到256范围的超大整数（如1000000000000），只要字面完全一致，也会在编译期完成合并，这就是a is myList[0]返回True的原因。

2. 可变对象（如列表）不复用的原因 #

列表是可变对象，CPython不会对列表字面量做复用处理。因为如果复用同一个列表对象，当你修改其中一个引用指向的列表（比如a.append(4)），所有引用该对象的地方都会同步变化，这不符合开发者编写[1,2,3]两次时“创建两个独立列表”的预期。

因此，编译时每次遇到列表字面量，都会生成新的字节码指令来创建全新的列表对象，运行时自然会得到不同的id。

补充：和小整数池的区别 #

需要注意，-5到256的小整数预创建是运行时的优化机制，和你观察到的大整数复用逻辑不同。大整数、字符串的复用完全是编译阶段的常量合并结果，和小整数池无关。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SuperHanz98