在临时对象共享相同内存地址的情况下，“is”如何工作？ [复制]答案

【问题标题】：How does `is` work in the case of ephemeral objects sharing the same memory address? [duplicate]在临时对象共享相同内存地址的情况下，“is”如何工作？ [复制]
【发布时间】：2019-06-17 08:12:59
【问题描述】：

请注意，这个问题可能（是？）特定于 CPython。

假设您有一些清单，并检查清单的副本以确认彼此的身份：

>>> a=list(range(10))
>>> b,c=a[:],a[:]
>>> b is c
False
>>> id(b), id(c)
(3157888272304, 3157888272256)

那里没有很大的震动。但如果我们以更短暂的方式执行此操作，一开始事情可能看起来有点奇怪：

>>> a[:] is a[:]
False  # <- two ephemeral copies not the same object (duh)
>>> id(a[:]),id(a[:])
(3157888272544, 3157888272544)   # <- but two other ephemerals share the same id..? hmm....

...直到我们认识到这里可能发生了什么。我没有通过查看 CPython 实现来确认这一点（我几乎看不懂 c++，所以说实话，这将是浪费时间），但至少看起来很明显，即使两个对象具有相同的 id，CPython 也很聪明足以知道它们不是同一个对象。

假设这是正确的，我的问题是：CPython 使用什么标准来确定这两个临时对象是否不是同一个对象，因为它们具有相同的 id（可能是出于效率原因 - 见下文）？它是否可能正在查看它被标记为垃圾收集的时间？创建时间？还是别的什么...？

我关于为什么他们具有相同 id 的理论是，很可能，CPython 知道列表的临时副本已经制作并等待被垃圾收集，它只是有效地重用相同的内存位置。如果答案也能澄清/确认这一点，那就太好了。

【问题讨论】：

你不能比较两个恰好具有相同 id 的不同的短暂对象 - 你正在比较它们的事实意味着它们同时存在，这意味着没有机会第二个对象分配在与第一个对象相同的地址。
您创建的要传递给id 的list 对象在传递给id 后不再存在。请记住，CPython 引用计数只要引用计数变为零，就会回收一个对象。 CPython 运行时有一个私有管理的堆，它非常适合重用内存。 Python 继续并重新使用相同的内存来分配您的新列表对象，并传递给id 的第二次调用。所以，换句话说，这两个对象没有重叠的生命周期，因此，id 不能保证是唯一的
在a[:] is a[:]中，两边的id不一样。
我仍然认为它是一个有效的副本，因为您根本误解了对象在其生命周期内共享相同的 id。但请随意投票以重新开放。
仅仅因为某些东西是重复的并不意味着它是一个坏问题。这个不时以各种形式出现。我添加了一些其他更密切相关的重复目标

标签： python python-3.x cpython

【解决方案1】：

两个不可变的对象，共享相同的地址，在您看来，彼此无法区分。

问题是，当您执行 a[:] is a[:] 时，两个对象 not 在同一地址 - 为了让身份运算符 is 比较两个对象，两个操作数都必须存在 - 所以，当 is 的本机代码实际运行时，仍然存在对左侧对象的引用。

另一方面，当您执行id(a[:]),id(a[:]) 时，第一次调用时括号内的对象在id 函数调用完成后立即没有任何引用，并被销毁，释放内存块被第二个a[:]使用。

【讨论】：