is和==在Python中有什么区别？-Python教程-PHP中文网

is比较对象身份，==比较对象值；is用于身份判断如None检查，==用于内容相等性比较，应根据语义选择。

is和==在python中有什么区别？

在Python中，

is

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和

==

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虽然都用于比较，但它们关注的侧重点截然不同。简单来说，

is

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比较的是两个变量是否指向内存中的同一个对象，也就是它们的“身份”是否一致；而

==

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比较的则是两个对象所代表的“值”是否相等。理解这一点，是避免许多Python初学者常见陷阱的关键。

解决方案

要深入理解

is

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和

==

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，我们得从Python处理对象的底层机制说起。

is

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操作符本质上是在检查两个变量的内存地址是否相同。你可以把它想象成在问：“这两个标签是不是贴在同一个包裹上？”如果它们指向同一个内存位置，那么

is

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就会返回

True

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。这通常意味着这两个变量是同一个对象的引用。在Python内部，每个对象都有一个唯一的身份标识，可以通过内置函数

id()

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来获取。所以，

a is b

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在逻辑上等价于

id(a) == id(b)

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。

==

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操作符则更注重对象的“内容”或“值”。它问的是：“这两个包裹里面的东西看起来是不是一样的？”当Python执行

a == b

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时，它会尝试调用对象A的

__eq__

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方法来判断A和B是否相等。如果对象没有自定义

__eq__

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方法，Python会退回到比较它们的类型和值。对于基本类型如整数、字符串，它会直接比较它们的值。对于自定义对象，如果你没有实现

__eq__

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方法，默认的

==

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行为通常会退化到类似于

is

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的行为，即比较内存地址，但这并非其本意。

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举个例子，你创建两个列表：

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [1, 2, 3]
list3 = list1

print(list1 == list2) # True，因为它们的值一样
print(list1 is list2)  # False，因为它们是内存中不同的两个列表对象

print(list1 == list3) # True
print(list1 is list3)  # True，因为list3现在和list1指向同一个列表对象

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这个例子清晰地展示了

==

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关注内容，而

is

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关注身份的区别。

Python的

is

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操作符：何时使用它来判断对象身份？

我个人觉得，

is

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操作符在Python中，虽然不常用，但一旦需要，它就是不可替代的。它主要用在那些你明确需要判断一个变量是否就是那个特定对象的场景。最经典的例子莫过于判断一个变量是否为

None

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。

value = None
if value is None:
    print("变量是None")

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这里我们总是使用

is None

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而不是

== None

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。为什么呢？因为

None

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在Python中是一个单例对象，全局只有一个。使用

is

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可以确保我们正在检查的是这个唯一的

None

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对象，而不是某个碰巧值等于

None

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（如果Python允许这种奇怪的自定义行为）的其它对象。虽然在实践中

== None

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通常也能工作，但

is None

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是更Pythonic、更准确且更推荐的写法。

另一个值得注意的场景是Python的小整数缓存（Integer Interning）和字符串缓存（String Interning）。为了优化性能，Python会对小范围的整数（通常是-5到256）和某些短字符串进行缓存。这意味着在这些范围内，即使你写了

a = 1

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和

b = 1

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，它们可能实际上会指向内存中的同一个对象。

a = 100
b = 100
print(a is b) # True，因为100在小整数缓存范围内

x = 300
y = 300
print(x is y) # False，因为300超出了缓存范围，Python会创建两个不同的对象

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对于字符串，如果它们是字面量且不包含空格等特殊字符，Python解释器也可能进行缓存。

s1 = "hello"
s2 = "hello"
print(s1 is s2) # True

s3 = "hello world"
s4 = "hello world"
print(s3 is s4) # 可能会是False，取决于解释器和具体字符串，因为带有空格的字符串缓存策略更复杂。

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这些缓存机制是Python的实现细节，我们通常不应该依赖它们来判断相等性。如果你想比较两个字符串是否内容相同，始终使用

==

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。

is

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在这里更多的是帮助我们理解Python底层如何管理内存。当你在调试内存引用问题时，

is

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会是一个非常有用的工具。

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深入理解

==

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：它如何处理不同类型或自定义对象的比较？

==

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操作符的强大之处在于它的可定制性。它不仅仅是简单地比较原始值，而是通过对象的

__eq__

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魔术方法来定义“相等”的含义。这让

==

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在处理复杂数据结构和自定义对象时变得异常灵活。

当你写

obj1 == obj2

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时，Python会首先尝试调用

obj1.__eq__(obj2)

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。如果

obj1

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的类定义了

__eq__

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方法，那么这个方法就会被执行，并返回一个布尔值来表示它们是否相等。这允许你为自己的类定义独特的相等逻辑。

例如，我们有一个表示二维点的类：

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __eq__(self, other):
        if not isinstance(other, Point): # 确保other也是Point类型，否则可能导致错误或不期望的行为
            return NotImplemented # 告诉Python，我不知道怎么和这个类型比较，让对方去尝试
        return self.x == other.x and self.y == other.y

    def __ne__(self, other): # 通常，如果定义了__eq__，也应该定义__ne__
        return not self.__eq__(other)

p1 = Point(1, 2)
p2 = Point(1, 2)
p3 = Point(3, 4)

print(p1 == p2) # True，因为我们自定义了__eq__，比较了x和y的值
print(p1 == p3) # False
print(p1 is p2)  # False，它们是不同的对象

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如果没有定义

__eq__

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方法，

Point

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对象的

==

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比较就会退化到默认行为，通常是比较内存地址，这会导致

p1 == p2

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False

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，因为它们是不同的对象。

处理不同类型对象的比较时，

__eq__

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方法中的

isinstance

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检查显得尤为重要。它确保了我们只在比较相同类型的对象时才执行自定义逻辑。如果

other

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不是

Point

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类型，我们返回

NotImplemented

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。这告诉Python，“我不知道如何与这个类型的对象进行比较，你可能需要尝试调用

other

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的

__eq__

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方法，或者回退到默认的比较行为。”这是一种优雅的处理不同类型比较的方式，避免了不必要的

TypeError

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。

性能考量与最佳实践：

is

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和

==

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在实际开发中如何选择？

在大多数日常开发中，选择

is

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还是

==

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，核心原则是意图清晰。

如果你想检查两个变量是否指向同一个内存中的对象，例如判断一个变量是否是

None

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，或者在某些高级优化（如缓存、单例模式实现）中需要严格的身份检查，那么请使用

is

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。它的执行速度通常比

==

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快，因为它只是比较两个内存地址，而

==

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可能涉及到方法调用和更复杂的逻辑。但请注意，这种性能差异在绝大多数应用中都是微不足道的，不应该成为你选择的主要依据。

如果你想检查两个对象的值或内容是否相等，那么请始终使用

==

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。这是Python中进行内容比较的标准方式，它尊重对象的

__eq__

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方法，提供了更灵活和语义化的比较。例如，比较两个列表、两个字符串、两个自定义对象是否内容相同，都应该使用

==

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。

最佳实践总结：

判断
None
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：总是使用
```
variable is None
```
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。
比较基本类型的值： 对于整数、浮点数、字符串等，使用
```
==
```
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来比较它们的值。
比较复杂数据结构（列表、字典、集合等）： 使用
```
==
```
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来比较它们的内容是否相等。Python内置的这些数据结构都正确实现了
```
__eq__
```
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方法。
比较自定义对象： 如果你想让你的自定义对象根据其属性值进行比较，请务必实现
```
__eq__
```
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方法。否则，默认的
```
==
```
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行为可能不会如你所愿。
性能： 不要过早地为了
```
is
```
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可能带来的微小性能提升而牺牲代码的清晰度和正确性。除非你面临严格的性能瓶颈，并且明确知道
```
is
```
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能解决问题，否则请优先考虑逻辑正确性。
避免依赖内部实现： 不要依赖Python的整数/字符串缓存机制来使用
```
is
```
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进行值比较。这是一种不稳定的行为，可能在不同Python版本或不同运行环境下表现不一致。