백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 `is` 연산자가 Python의 함수 내부 및 외부에서 큰 정수와 다르게 동작하는 이유는 무엇입니까?

`is` 연산자가 Python의 함수 내부 및 외부에서 큰 정수와 다르게 동작하는 이유는 무엇입니까?

Nov 01, 2024 pm 03:31 PM

Why does the `is` operator behave differently with large integers inside and outside functions in Python?

함수에서 큰 정수를 사용하는 연산자의 예기치 않은 동작


Python의 인터프리터로 실험을 하던 중 is와 관련하여 흥미로운 불일치가 발견되었습니다. 연산자입니다.

함수 내에서 평가가 수행되면 True를 반환하지만 외부에서 수행되면 결과는 False입니다.

<br>def func():</p>
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">a = 1000
b = 1000
return a is b
로그인 후 복사

a = 1000
b = 1000
a is b, func()
>(False, True)

is 연산자가 객체의 ID를 평가하므로 이는 func 함수 내에서 a와 b가 동일한 정수 인스턴스를 참조하는 반면 외부에서는 함수의 경우 서로 다른 개체를 참조합니다.

설명


참조 매뉴얼 참고 사항:


블록은 하나의 단위로 실행되는 Python 프로그램 텍스트 조각입니다.
블록은 모듈, 함수 본문, 클래스 정의입니다.
대화형으로 입력되는 각 명령은 블록입니다.


따라서 함수에서 단일 코드 블록은 1000과 같은 단일 숫자 리터럴 객체를 보유하며 결과적으로 id(a) == id(b).

< p>두 번째 경우에는 별도의 코드 개체가 존재하며, 각각은 1000에 대한 숫자 리터럴을 사용하여 id(a) != id(b).

<를 유발합니다. ;p>중요하게, 이 동작은 정수 리터럴에만 국한되지 않습니다. 부동 소수점 리터럴을 사용하면 비슷한 결과가 관찰됩니다(여기 참조).

객체를 비교할 때는 항등 연산자(==)를 사용해야 하며 항등 연산자(is)는 사용하지 마세요.

이 지식은 Python의 기본 구현인 CPython에 관한 것입니다. 대체 구현에서는 다양한 동작이 나타날 수 있습니다.

코드 분석


이해를 위해 코드를 사용하여 이 동작을 확인해 보겠습니다. 객체 분석.

함수 func:

함수 객체에는 컴파일된 바이트코드를 나타내는 code 속성이 있습니다. . dis.code_info는 이 데이터를 간결하게 표시합니다:

<br>print(dis.code_info(func))<br>이름: func<br>파일 이름: <stdin><br>인수 개수: 0<br>Kw 전용 인수: 0 <br>로컬 수: 2<br>스택 크기: 2<br>플래그: OPTIMIZED, NEWLOCALS, NOFREE<br>상수:<br> 0: 없음<br> 1: 1000<br>변수 이름:<br> 0: a<br> 1: b<br>

상수 항목은 상수가 없음(항상 존재) 및 1000임을 보여줍니다. 따라서 이 있습니다. 1000을 나타내는 하나의 int 인스턴스. a와 b는 이 하나의 객체를 참조합니다.

대화형 명령:

각 명령은 다음과 같습니다. 독립적으로 구문 분석, 컴파일 및 평가되는 코드 블록:

<br>com1 = compile("a=1000", filename="", mode="single ")<br>com2 = compile("b=1000", filename="", mode="single")<br>

각 할당에 대한 코드 개체 비슷해 보이지만 결정적으로 com1과 com2는 1000에 대해 별도의 int 인스턴스를 갖고 있어 id(com1.co_consts[0]) == id(com2.co_consts[0])에 대해 False가 됩니다.

다른 코드 개체, 다른 내용.

주의사항

  • 연결된 문: 평가 a = 1000; b = 1000은 True ID를 생성합니다. 이러한 연결된 할당은 하나의 코드 블록으로 컴파일되어 1000의 하나의 인스턴스를 생성하기 때문입니다.


  • 모듈 수준 : 모듈 수준(참조 매뉴얼에 표시됨)에서의 실행도 단일 코드 개체로 인해 True를 반환합니다.


  • 변경 가능한 개체: 동일한 객체로 명시적으로 초기화되지 않는 한 변경 가능한 객체에 대한 신원 확인이 실패합니다(예: a = b = []).

  • 위 내용은 `is` 연산자가 Python의 함수 내부 및 외부에서 큰 정수와 다르게 동작하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

    본 웹사이트의 성명
    본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

    핫 AI 도구

    Undresser.AI Undress

    Undresser.AI Undress

    사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

    AI Clothes Remover

    AI Clothes Remover

    사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    무료로 이미지를 벗다

    Clothoff.io

    Clothoff.io

    AI 옷 제거제

    Video Face Swap

    Video Face Swap

    완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

    인기 기사

    <gum> : Bubble Gum Simulator Infinity- 로얄 키를 얻고 사용하는 방법
    4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Nordhold : Fusion System, 설명
    4 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
    Mandragora : 마녀 트리의 속삭임 - Grappling Hook 잠금 해제 방법
    3 몇 주 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

    뜨거운 도구

    메모장++7.3.1

    메모장++7.3.1

    사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

    SublimeText3 중국어 버전

    SublimeText3 중국어 버전

    중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

    스튜디오 13.0.1 보내기

    스튜디오 13.0.1 보내기

    강력한 PHP 통합 개발 환경

    드림위버 CS6

    드림위버 CS6

    시각적 웹 개발 도구

    SublimeText3 Mac 버전

    SublimeText3 Mac 버전

    신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

    Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

    Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

    Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

    하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

    Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Python vs. C : 성능과 효율성 탐색 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

    Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

    Python vs. C : 주요 차이점 이해 Python vs. C : 주요 차이점 이해 Apr 21, 2025 am 12:18 AM

    Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

    Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Python Standard Library의 일부는 무엇입니까? 목록 또는 배열은 무엇입니까? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

    Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

    파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

    파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

    과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양 과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양 Apr 19, 2025 am 12:15 AM

    과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

    웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

    웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

    See all articles