古灵精怪的python——地址，浅拷贝与身份运算符

作者：DeepWeaver  Python爱好者社区专栏作者

知乎专栏：深度学堂

https://zhuanlan.zhihu.com/c_172487736

首先抛出一个问题，吸引读者的阅读兴趣（如果您觉得这个不是问题，那么这篇文章不适合您:)

请看如下代码：

>>> a = 3 >>> b = 3 >>> a == b True >>> a is b True # 这没问题 >>> a = 3 >>> b = a >>> a == b True >>> a is b True # 这看起来也很合理 >>> a = (2,3) >>> b = (2,3) >>> a is b False # ？？？why? >>> a == b True >>> b = a >>> a is b True # ？？？why? >>> a == b True

好了，整篇文章都是围绕这个问题展开的。长久以来我都习惯用is而不用==来进行两个对象的比较（python中一切皆对象） 直到今天出了一个bug后才了解到这两者之间的不同，挖到python的一个大坑之余，不禁出了一身冷汗。。。

用is还是== ？

补充知识

id() 用于获取对象在内存中的地址，并以十进制展示出来。如：

>>> a = 3 >>> id(a) 140602638349720 >>> hex(id(a)) # 还原成我们看着更顺眼的16进制，但是本文以10进制地址为主（因为懒） '0x7fe09a503598'

顾名思义，is是“相同”，而==是指两者之间的”相等“关系。所谓相同，比较的是两者之间的在内存中的位置，

>>> a = 3 >>> id(a) 140602638349720 >>> b = 3 # b指向的是和a指向的同一块地址（但是并不意味这改变了a，b也会相应改变） >>> id(b) 140602638349720 >>> c = a # a的引用复制给c，在内存中其实是指向了用一个对象 >>> id(c) 140602638349720 >>> a is b True >>> a is c True >>> b is c True

我们看到，上面a,b,c的地址相同，所以他们互相之间”相同“

而相等则两者之间的数值对应相等


>>> a = 3 >>> b = a >>> a = 4 >>> b 3 >>> a = [3] >>> b = [3] >>> id(a) 4351374184 >>> id(b) 4351374112 >>> a is b False >>> a == b True >>> a[0] = 4 >>> b [3] >>> a = [3] >>> b = a  # b就是a的引用，占得是同一块地址，而且当a的内容改变时，b也会随之改变，这和上面 # int对象不同，我也不知道为啥要这么搞。 >>> a[0] = 4 >>> b [4]

很多同学看到这肯定是一锅浆糊了，其实就是一个原则，能用==就不用is。除了一种情况，那就是判断对象是否是None。

>>> if a is None: ...     pass

浅拷贝和深拷贝

>>> a = [3] >>> b = a[:] #通过切片赋值，返回的是a的浅拷贝 >>> id(a) 4351273944 >>> id(b) 4351374184 >>> id(a[0]) 140602638349720 >>> id(b[0]) #list的地址不同 140602638349720 >>> a is b False >>> a[0] is b[0] #浅拷贝，只拷贝了a的壳[]，里边的内容仍然是同一个东西,同样的id True >>> a == b True >>> a[0] == b[0] True >>> a[0] = 4 # 但是，b的内容不会随着a的变化而变化 >>> b [3]

浅拷贝拷贝了最外层容器，副本中的元素是原容器中元素的引用

我们再看一个例子

>>> Anndy = ['Anndy', ['age', 24]] >>> Tom = Anndy[:] >>> Cindy = list(Anndy) >>> id(Anndy) 4351374040 >>> id(Tom) 4351373968 >>> id(Cindy) 4351374616 >>> print(Anndy, Tom, Cindy) (['Anndy', ['age', 24]],['Anndy', ['age', 24]],['Anndy', ['age', 24]]) # 看起来是创建了三个不同的对象，因为他们的id各不相同 >>> Tom[0] = 'Tom' >>> Cindy[0] = 'Cindy' >>> print (Anndy, Tom, Cindy) (['Anndy', ['age', 24]], ['Tom', ['age', 24]], ['Cindy', ['age', 24]]) # 如果想修改某一个人的名字也没有什么问题 # 现在我们想把Tom的年龄修改为12岁 >>> Tom[1][1] = 12 >>> print (Anndy, Tom, Cindy) (['Anndy', ['age', 12]], ['Tom', ['age', 12]], ['Cindy', ['age', 12]]) # 震惊！所有人的年龄都变成了12！！！ >>> print ([id(x) for x in Anndy]) [4351366368, 4351374112] # 看第二个列表的地址 >>> print ([id(x) for x in Tom]) [4351323592, 4351374112] # 看第二个！ >>> print ([id(x) for x in Cindy]) [4351366224, 4351374112] # 第一个姓名元素的地址不同，但是第二个列表是同一个

构造方法或切片 [:] 做的是浅拷贝。如果所有元素都是不可变的（比如名字字符串，修改的时候会重新创建对象，仅仅包括原子对象的元组也属于这种情况），那么这样没有问题，还能节省内存。但是，如果有可变的元素，可能就会导致意想不到的问题，正如刚刚，修改一个人的年龄，所有人的年龄都发生了变化。

所以，如果你想要深拷贝，应该这么写

>>> import copy >>> Anndy = ['Anndy', ['age', 24]] >>> Tom = copy.deepcopy(Anndy) >>> Tom[1][1] = 12 >>> print(Tom, Anndy) (['Anndy', ['age', 12]], ['Anndy', ['age', 24]]) #这样写就没问题了

另外

不知道刚才你有没有注意到

>>> a = 3 >>> b = 3 >>> id(a) 140602638349720 >>> id(b) 140602638349720 # 相同！ >>> a is b True

Python会对比较小的整数对象进行缓存缓存起来。当整数比较大的时候就会重新开辟一块内存。

>>> a = 999 >>> b = 999 >>> id(a) 140602638469952 >>> id(b) 140602638469904 # 不同！ >>> a is b False

这仅仅是在命令行中执行，而在保存为文件执行，结果是不一样的，这是因为解释器做了一部分优化。

#!/usr/bin/env python a = 3 b = 3 print(a is b) a = 99999 b = 99999 print(a is b) 结果： True True [Finished in 0.0s]

这也是为什么我屡屡用is而不用==，程序运行良好的原因。

总结

 1. python中，尽量不要用is， 除非判断对象是否为None。

2. a is b(相同)一定意味着a == b（相等），而a == b（相等） 不一定 a is b （相同）这点比较好理解

3. 如果函数中传参等，需要引用、拷贝的，注意是否生成了一个新的对象，即使生成了，内部元素是否是同一个对象的引用？尤其注意切片的使用。必要的时候用copy模块进行深拷贝而不要用切片这种浅拷贝形式。

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