Python id()函数在函数内外重赋值的行为差异原因咨询

这个差异是CPython解释器的实现细节导致的，和Python语言规范本身无关，核心原因是函数栈帧复用+临时内存分配顺序固定，并非针对整数的全局缓存优化（40000早已超出CPython默认小整数缓存范围-5~256）。

函数场景多次赋值id一致的逻辑 #

• CPython调用函数时会创建对应的栈帧对象存储临时变量、执行上下文，函数执行结束后，栈帧不会被立即销毁，会被缓存下来供后续同函数调用复用，两次调用f()实际用的是同一块内存结构的栈帧。
• 第一次调用时赋值x=40000创建的整数对象，存储在栈帧的临时内存区，函数执行结束后该对象没有外部引用，内存被释放回当前栈帧的可用内存池。
• 第二次调用同函数时，复用了同一个栈帧，临时变量的分配顺序、每个int对象占用的内存大小完全固定，给新的40000对象分配内存时，刚好拿到上次释放的同一块内存地址，因此id完全相同。
  哪怕你在函数内新增多个临时变量，只要栈帧的临时变量分配结构没有变化，x=40000拿到的内存地址就会保持一致，所以你循环调用百万次结果都相同。

全局作用域赋值id不一致的逻辑 #

全局作用域的内存分配逻辑和函数栈帧完全不同：

• 全局变量存储在全局字典globals()中，旧对象被释放后，内存会回到全局通用内存池，不会预留固定位置给同一个变量复用。
• 两次赋值相同数值的间隔中，全局内存池可能有其他内存操作打乱分配顺序，因此每次拿到的内存地址都不相同。

补充说明 #

这个特性完全符合Python的id唯一性规则：如果两个对象同时存活且id相同，才是同一个对象。如果你把函数内的40000对象引用传递到函数外持有，第二次调用时就不会复用这块内存，id会发生变化。

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