如果在python中多次调用同一个对象，打印“self”时内存位置是否总是相同？
答案 0 :(得分：4)
AFAIK，Cpython中的内存地址 - 按设计 - 是静态的。可以使用id()查看对象的内存地址。该函数的名称是它不会改变的事实的说明......
请参阅下面的评论，其他SO用户指出id()是内存地址是Cpython的详细实现。
HTH！
答案 1 :(得分：4)
请注意，使用非常高级的语言，Python不会为对象定义“内存地址”。但是，对象确实具有可以使用built-in id() function查询的“身份”。保证在对象的生命周期内不会改变此身份：
返回对象的“标识”。这是一个整数（或长整数），保证在该生命周期内该对象是唯一且恒定的。具有非重叠生存期的两个对象可能具有相同的id（）值。
在CPython中，此标识是底层内存地址，但这只是一个实现细节;它可能在其他实现中有所不同，甚至可能在CPython的未来版本中发生变化（虽然这不太可能）。
答案 2 :(得分：1)
正如 mac 注意到的那样，Cpython中的内存地址 - 按设计 - 静态
但即使在Cpython上，如果使用某些c扩展名，也无法对此进行转发。
其中一些可以移动物体并手动驱动垃圾收集器。
如果你正在使用其他Python实现，如 PyPy ，你肯定不能保证对象的内存位置始终是相同的，并且可能会移动很高。