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详解Python的变量缓存机制

什么是变量缓存机制？

在Python中，为了节省系统内存的使用，整数、浮点数、布尔值等类型的变量，在一定条件下将被缓存起来，被重复使用，避免重复创建对象导致浪费内存。

Python中的变量缓存机制

整数类型

在Python中，整数类型的对象会被缓存，Python会为整数初始化256个缓存对象，即从-5到256的整数对象都被缓存了。如果需要使用这个范围内的整数，Python会直接引用缓存中的对象，而非重新创建一个对象，从而提高了系统性能。

示例1：

>>> a = 2
>>> b = 2
>>> id(a), id(b)
(140718993157648, 140718993157648)
>>> a is b
True

在上面的示例中，a和b分别赋值为整数2，两个变量通过id()函数获取到的对象id一致，且a is b的结果为True，说明这两个变量引用的是同一个缓存对象。

当创建任意一个超过256的整数对象时，Python会重新创建一个对象，而非从缓存中引用，且它和另一个值相等的整数对象就不再缓存，因为它们和缓存中的对象不同。

示例2：

>>> a = 257
>>> b = 257
>>> id(a), id(b)
(140718993159600, 140718993159344)
>>> a is b
False

小数类型

与整数类型不同，在Python中小数类型不会被缓存，每次创建都会生成一个新的对象，因此小数类型的比较需要使用math.isclose()函数。

示例3：

>>> import math
>>> a = 0.1 + 0.2
>>> b = 0.3
>>> math.isclose(a, b)
True

布尔类型

在Python中，布尔类型也被缓存，True和False分别缓存为单例对象，即在内存中只有一个True和一个False。因此，在比较布尔类型变量时，最好使用is运算符。

示例4：

>>> a = True
>>> b = True
>>> id(a), id(b)
(140718993078576, 140718993078576)
>>> a is b
True

总结

Python的变量缓存机制提高了系统的性能和效率，但在使用时也需要注意，不同类型的变量被缓存的范围和机制都不尽相同，需要根据实际情况进行处理。