Python不可变对象的身份特性及相关技术问询

基于Python 3.10.13（运行于Ubuntu Linux系统）执行以下测试：

整数的单例特性 #

已知Python中部分小整数为单例，但大整数并非如此：

>>> a = 1
>>> b = 1
>>> a is b
True
>>> a = 1000000
>>> b = 1000000
>>> a is b
False

浮点数的身份特性 #

所有浮点数的身份似乎互不相同：

>>> a = 0.0
>>> b = 0.0
>>> a is b
False

字符串的身份差异 #

原本以为每个字符串的身份也各不相同，但实际测试发现：

>>> a = "1024"
>>> b = "1024"
>>> a is b
True

然而：

>>> a = str(2**10)
>>> b = str(2**10)
>>> a is b
False

元组的身份特性 #

元组与浮点数类似，身份互不相同：

>>> a = (1,2,3)
>>> b = (1,2,3)
>>> a is b
False

1. 上述行为是Python的刻意设计，还是实现过程中无关紧要的附带结果？ #

这些行为大多是CPython实现层面的优化附带结果，并非Python语言规范强制要求的设计。Python标准仅明确is用于比较对象身份、==用于比较值相等，但没规定不可变对象必须复用实例。不过小整数的单例是CPython的刻意优化——小整数在代码中出现频率极高，预存复用能减少内存占用、提升运行效率。

2. 若为实现附带结果，为何字符串与元组、浮点数的表现不同，且字符串的身份还取决于创建方式？ #

• 字符串的差异：CPython有「字符串驻留（string interning）」优化，会自动复用符合规则的字符串实例。比如直接用字面量定义的字符串（如"1024"），如果只包含字母、数字、下划线，会被加入驻留池复用；但通过str()这类函数动态生成的字符串，除非显式调用sys.intern()，否则不会自动驻留，因此会生成新实例。
• 浮点数与元组：浮点数的数值空间极大，无法像小整数那样预存所有常用值；而元组即使内容相同，创建时也默认生成新实例——因为元组可以包含可变对象，预存复用的收益极低，还可能引发意外问题，所以CPython没做这类优化。

3. 除使用==比较不可变对象外，还有哪些场景需要注意该行为？ #

• 判断内置单例对象：None、True、False是Python内置的单例，用is判断是安全且推荐的，比如if x is None:。
• 函数默认参数：如果依赖不可变对象的身份判断默认参数，可能踩坑——比如有人错误用is判断默认传入的字符串是否为初始值，结果因为驻留机制导致判断逻辑出错。
• 自定义缓存逻辑：自己实现对象缓存时，要注意CPython的自动驻留/单例机制可能干扰预期，比如误以为生成了新实例，实际却复用了旧的。
• 内存调试分析：排查内存泄漏时，要注意单例/驻留对象的存在，避免误判对象的实际创建次数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者doetoe