python中is和==號的區別
在Python中一切都是物件。 Python中物件包含的三個基本要素,分別是:id(身分識別)、type(資料型別)、value(值)。物件之間比較是否相等可以用 == ,也可以用 is 。 is 和 == 都是對物件進行比較判斷作用的,但對物件比較判斷的內容並不相同。下面來看看具體差異在哪?
is 比較的是兩個物件的id值是否相等,也就是比較兩個物件是否為同一個實例對象,是否指向同一個記憶體位址。
== 比較的是兩個物件的內容是否相等,預設會呼叫物件的 __eq__ 方法。
== 是python標準運算子中的比較運算符,用來比較判斷兩個物件的值是否相等。
相關推薦:《Python影片教學》
先來看一個範例
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> b is a True >>> b == a True >>> b = a[:] >>> b is a False >>> b == a True
is 也被稱為同一性運算符,也就是id是否相同。
看下面程式碼, a和b變數的id不同, 所以b == a 是True, b is a 是False.
再來看一下他們的id:
#>>> id(a) 4364243328 >>> >>> id(b) 4364202696
在哪些情況下is 和== 結果是完全相同的?
>>> a = 256 >>> b = 256 >>> a is b True >>> a == b True >>> a = 1000 >>> b = 10**3 >>> a == b True >>> a is b False >>>
所以數字型別不完全相同。
那為什麼256時相同, 而1000時不同呢?
因為出於對性能的考慮,Python內部做了很多的優化工作,對於整數對象,Python把一些頻繁使用的整數對象緩存起來,保存到一個叫small_ints 的鍊錶中,在Python的在整個生命週期內,任何需要引用這些整數對象的地方,都不再重新建立新的對象,而是直接引用快取中的對象。
Python把這些可能頻繁使用的整數物件規定在範圍[-5, 256] 之間的小物件放在small_ints 中,但凡是需要用些小整數時,就從這裡面取,不再去臨時建立新的物件。
>>> c = 'miracle.young' >>> d = 'miracle.young' >>> c is d False >>> c == d True >>> c = 'miracleyoung' >>> d = 'miracleyoung' >>> c is c True >>> c == d True
所以字串型別不完全相同,這個和解釋器實作有關。
>>> a = (1,2,3) # a和b为元组类型 >>> b = (1,2,3) >>> a is b False >>> a = [1,2,3] # a和b为list类型 >>> b = [1,2,3] >>> a is b False >>> a = {'miracle':100,'young':1} # a和b为dict类型 >>> b = {'miracle':100,'young':1} >>> a is b False >>> a = set([1,2,3]) # a和b为set类型 >>> b = set([1,2,3]) >>> a is b False
所以當變數是數字、字串、元組,列表,字典時,is 和 == 都不相同, 不能互換使用!當比較值時,要使用 ==,比較是否是同一個記憶體位址時應該使用is。
以上是python中is和==號的區別的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

PHP和Python各有優劣,選擇取決於項目需求和個人偏好。 1.PHP適合快速開發和維護大型Web應用。 2.Python在數據科學和機器學習領域佔據主導地位。

在CentOS系統上高效訓練PyTorch模型,需要分步驟進行,本文將提供詳細指南。一、環境準備:Python及依賴項安裝:CentOS系統通常預裝Python,但版本可能較舊。建議使用yum或dnf安裝Python3併升級pip:sudoyumupdatepython3(或sudodnfupdatepython3),pip3install--upgradepip。 CUDA與cuDNN(GPU加速):如果使用NVIDIAGPU,需安裝CUDATool

在CentOS系統上啟用PyTorchGPU加速,需要安裝CUDA、cuDNN以及PyTorch的GPU版本。以下步驟將引導您完成這一過程:CUDA和cuDNN安裝確定CUDA版本兼容性:使用nvidia-smi命令查看您的NVIDIA顯卡支持的CUDA版本。例如,您的MX450顯卡可能支持CUDA11.1或更高版本。下載並安裝CUDAToolkit:訪問NVIDIACUDAToolkit官網,根據您顯卡支持的最高CUDA版本下載並安裝相應的版本。安裝cuDNN庫:前

Docker利用Linux內核特性,提供高效、隔離的應用運行環境。其工作原理如下:1. 鏡像作為只讀模板,包含運行應用所需的一切;2. 聯合文件系統(UnionFS)層疊多個文件系統,只存儲差異部分,節省空間並加快速度;3. 守護進程管理鏡像和容器,客戶端用於交互;4. Namespaces和cgroups實現容器隔離和資源限制;5. 多種網絡模式支持容器互聯。理解這些核心概念,才能更好地利用Docker。

Python和JavaScript在社區、庫和資源方面的對比各有優劣。 1)Python社區友好,適合初學者,但前端開發資源不如JavaScript豐富。 2)Python在數據科學和機器學習庫方面強大,JavaScript則在前端開發庫和框架上更勝一籌。 3)兩者的學習資源都豐富,但Python適合從官方文檔開始,JavaScript則以MDNWebDocs為佳。選擇應基於項目需求和個人興趣。

在CentOS下選擇PyTorch版本時,需要考慮以下幾個關鍵因素:1.CUDA版本兼容性GPU支持:如果你有NVIDIAGPU並且希望利用GPU加速,需要選擇支持相應CUDA版本的PyTorch。可以通過運行nvidia-smi命令查看你的顯卡支持的CUDA版本。 CPU版本:如果沒有GPU或不想使用GPU,可以選擇CPU版本的PyTorch。 2.Python版本PyTorch

MinIO對象存儲:CentOS系統下的高性能部署MinIO是一款基於Go語言開發的高性能、分佈式對象存儲系統,與AmazonS3兼容。它支持多種客戶端語言,包括Java、Python、JavaScript和Go。本文將簡要介紹MinIO在CentOS系統上的安裝和兼容性。 CentOS版本兼容性MinIO已在多個CentOS版本上得到驗證,包括但不限於:CentOS7.9:提供完整的安裝指南,涵蓋集群配置、環境準備、配置文件設置、磁盤分區以及MinI

在CentOS系統上進行PyTorch分佈式訓練,需要按照以下步驟操作:PyTorch安裝:前提是CentOS系統已安裝Python和pip。根據您的CUDA版本,從PyTorch官網獲取合適的安裝命令。對於僅需CPU的訓練,可以使用以下命令:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio如需GPU支持,請確保已安裝對應版本的CUDA和cuDNN,並使用相應的PyTorch版本進行安裝。分佈式環境配置:分佈式訓練通常需要多台機器或單機多GPU。所
