小整数对象池地址引用问题以及python客户端和pycharm运行结果比较

小整数对象池地址引用问题以及python客户端和pycharm运行结果比较

在Python中，有一段特殊的整数，它们经常在python中被使用到，为了防止重复创建导致内存的增加，在python启动时，事先已经创建好了这些对象，放入到小整数对象池中，供开发者使用。当给变量赋值-5到256之间的数值时，其本质是对小整数对象池中对象的引用。

#创建两个变量，都是256(在小整数对象池中)，可以看到a,b两个变量的id是一样的，赋值的过程即是对对象256内存id的引用过程
a = 256
b = 256
print(id(a),id(b))
1965754272 1965754272

#当给变量赋值不在小整数对象池中的数字(257)时,可以看到a,b的id是不一样的，此时赋值的过程即是对象创建的过程
#a先申请一个内存id，创建257对象;之后b再申请一个内存，再创建一个257对象
a = 257
b = 257
print(id(a),id(b))
67005712 67006128

#同上，-5与256一样，在小整数对象池中，变量id也是一样的
a = -5 
b = -5 
print(id(a),id(b))
1965750096 1965750096

#同上，-6与257不在小整数对象池中，变量id不一样
a = -6
b = -6
print(id(a),id(b))
67006208 67006176

在进行赋值操作时，我们会发现当给不同的变量赋值同样的数据时，代码写成一行与多行的效果是不一样的，如下：

#分别给变量a,b赋值1000，打印id可以看到两个内存地址是不一样的，写成多行，是创建了多个对象。
a = 1000
b = 1000
print(id(a), id(b))
67005872 67005712

#当将代码写成一行是，我们会发现变量a,b的内存id是一样的，说明只创建了一个对象
#当对变量进行赋值时，如果写成一行，python会自动识别需要创建几个对象，之后将变量指向相应对象的内存id，这样会减少对象的重复创建以及占用内存。
a, b = 1000, 1000
print(id(a), id(b))
67006208 67006208

#同理：
a = (1, 2, 3)
b = (1, 2, 3)
print(id(a), id(b))
67960328 67988456

a, b = (1, 2, 3), (1, 2, 3)
print(id(a),id(b))
67960456 67960456

注意：上述结果是直接在python客户端中运行得到的！！！

如果在IDE中例如pyCharm中运行的结果会不同，如下图所示

# 在pyCharm中,分别给变量a,b赋值1000，打印id可以看到两个内存地址是一样的，写成多行，也只是创建了一个对象。
a = 1000
b = 1000
print(id(a), id(b))
2188144172016 2188144172016

# 在pyCharm中,当将代码写成一行时，与写成多行的结果相同，说明只创建了一个对象
# 当对变量进行赋值时，pyCharm会自动识别需要创建几个对象，之后将变量指向相应对象的内存id，这样会减少对象的重复创建以及占用内存。
a, b = 1000, 1000
print(id(a), id(b))
2063333546992 2063333546992

# 同理：
a = (1, 2, 3)
b = (1, 2, 3)
print(id(a), id(b))
2076587043776 2076587043776


a, b = (1, 2, 3), (1, 2, 3)
print(id(a), id(b))
2149548862400 2149548862400