我今天遇到了一个有趣的案例
a = 10
b = 10
print (a is b)
注销 True
。我做了一些搜索,发现了实习的概念。现在解释了为什么 True
对于范围 [-5, 256] 是正确的。但是,即使使用 float ,我也会得到相同的结果。请帮助我理解原因。
这是我没有得到的部分-
a = 1000.00
b = 999.99 + 0.01
print (a is b)
# Output was 'True'
我希望输出为 False
,因为 a
的值是在运行程序之前分配的,而 b
的值是确定的在运行时作为表达式评估的结果,因此应该有一个不同的内存地址。
如果您能指出 a==b
为 True
而 a is b
求值的情况,我将不胜感激为 False
,其中 a
和 b
都是 float
最佳答案
你在你的案例中看到的是所谓的“不断折叠”。这是一个实现细节,而不是语言规范——这意味着不能保证这种行为会保持不变,你不应该在你的代码中依赖它。但是,总的来说,它归结为这样一个事实,即在代码实际运行之前,可以“静态”计算的事物被优化为最简单的形式。
看看下面代码片段的输出
import dis
def f():
return 0.1 + 0.9
def g():
a = 0.1
b = 0.9
return a+b
dis.dis(f)
dis.dis(g)
您会注意到在 f
中没有执行任何添加,即使查看代码添加显然存在。
至于两个具有不同内存地址的相同值变量,这不是很困难 - 任何无法在运行前优化的计算都会在不同的内存地址处产生变量,如果它们不在驻留范围内的话。
a = 1
b = 1
for _ in range(1000):
a += 1
b += 1
print(f"{id(a) = }")
print(f"{id(b) = }")
print(f"{a == b = }")
print(f"{a is b = }")
关于python - 为什么相同值的python变量指向相同的内存地址?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/74548693/