float()对象ID创建顺序

>>> float(1.0) is float(1.0)
True

那是因为 float 返回对象本身,因为它已经是 浮动 (字符串btw相同 Should I avoid converting to a string if a value is already a string? )

检查 source code 确认(添加注释):

static PyObject *
float_float(PyObject *v)
{
    if (PyFloat_CheckExact(v))   // if v is already a float, just increase reference and return the same object
        Py_INCREF(v);
    else
        // else create a new float object using the input value
        v = PyFloat_FromDouble(((PyFloatObject *)v)->ob_fval);
    return v;
}

和字面上的引用 1.0 可能是编译时共享的(这是实现的定义,这是我能想到的唯一解释, Dunes answer 解释得更好),所以它与 1.0 is 1.0 .

>>> float(1) is float(1)
False

python必须为每一侧创建浮点对象,所以它是不同的。没有任何像整数那样的浮点插入。

最后一个有趣的部分:

>>> id(float(1)) == id(float(2))
True

因为 浮动 对象在之后被垃圾收集 id 已被调用,因此ID为 再利用 ,即使文本值为 不同的 如上述示例所示(如 Unnamed Python objects have the same id 或 Why is the id of a Python class not unique when called quickly? )

1.0 是float对象的文本语法,因此解释器必须创建一个float对象,它可以传递给 float . 因为浮点数是不可变的,所以 浮动 函数只能返回未更改的对象。另一方面 1 是整数的文本语法。这样, 浮动 函数必须创建一个新的float对象。在同一个代码块中,解释器 有时 (不总是)能够识别不可变对象的两个文本是相同的,然后它能够缓存该对象并重新用于其他引用。这是一种内存优化,不应依赖。

因此:

def f():
    x = 1.0
    y = float(1.0)
    z = float(x)
    assert x is y # x and y are the same object
    assert x is z # z is also the same as both x and y
f()

但是:

def f():
    return 1.0

def g():
    return 1.0

assert f() is not g() # The interpreter was not able to detect it could reuse the same object

长话短说,有时在python中数字相等 可以 同样是相同的对象,但这是不保证的。