Python变量赋值与引用疑问：整数与浮点数'is'判断结果为何不同？

这事儿本质是Python的小整数缓存机制在起作用，而浮点数并没有这套优化策略，所以才会出现两种截然不同的结果。

先说说整数的情况：

• Python为了提升性能，会提前把**常用的小整数（默认范围是-5到256）**创建好，放在一个专门的缓存池里。
• 当你执行a = 1和b = 1时，这两个变量其实都指向了缓存池里同一个整数对象，而不是各自新建一个。
• 因为is运算符判断的是两个变量是否指向同一个内存地址的对象，所以a is b会返回True。

你可以用id()函数验证一下，会发现两个变量的内存地址完全相同：

a = 1
b = 1
print(id(a))  # 输出某个内存地址
print(id(b))  # 和上面的地址一模一样
print(a is b) # True

再看浮点数的情况：

• 浮点数没有类似的缓存机制，每次你赋值1.的时候，Python都会在内存中新建一个float对象。
• 这时候a和b指向的是两个不同的内存地址，所以a is b自然返回False。

同样用id()验证：

a = 1.
b = 1.
print(id(a))  # 一个地址
print(id(b))  # 另一个不同的地址
print(a is b) # False

额外补充一点：如果整数超出了小整数的缓存范围，结果也会和浮点数一样。比如：

a = 257
b = 257
print(a is b) # False（标准CPython环境下）

你之前预期两个判断都是False，是默认认为每次赋值都会新建对象，这其实是大部分情况的逻辑，但Python对高频使用的小整数做了特殊优化，才产生了这个例外~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex