Question

float(1.0) is float(1.0) #True
float(1) is float(1) #False

我在这里将float（）奇数与对象创建顺序隔离开，因为

x1 = float(1)
x2 = float(1)
x1 is x2 #False
id(x1) == id(x2) #False
y1 = float(1.0)
y2 = float(1.0)
y1 is y2 #True
id(y1) == id(y2) #True

注意：我已经检查了浮子的精度，这不是发生这种情况的原因。

我希望了解Python为什么以及如何决定创建float对象。为什么float（1.0）指向同一对象，而float（1）指向两个不同的对象却又创建了两次？

此外，供进一步参考：

float(1) is float(1) #False
id(float(1)) == id(float(1)) #True
float(1.0) is float(1.0) #True
id(float(1.0)) == id(float(1.0)) #True

Answer 1

>>> float(1.0) is float(1.0)
True

那是因为float返回对象本身，因为它已经是float（与字符串BTW Should I avoid converting to a string if a value is already a string?相同）。

检查source code进行确认（添加注释）：

static PyObject *
float_float(PyObject *v)
{
    if (PyFloat_CheckExact(v))   // if v is already a float, just increase reference and return the same object
        Py_INCREF(v);
    else
        // else create a new float object using the input value
        v = PyFloat_FromDouble(((PyFloatObject *)v)->ob_fval);
    return v;
}

编译时可能会共享原义1.0上的引用（这是实现的定义，这是我能想到的唯一解释，Dunes answer会更好地解释它），因此它与{ {1}}。

1.0 is 1.0

Python必须为每一侧创建浮点对象，因此有所不同。没有像整数这样的浮点数实习。

最后一个有趣的部分：

>>> float(1) is float(1)
False

因为>>> id(float(1)) == id(float(2)) True对象是在调用float之后被垃圾回收的，所以即使字面值是不同的，id也被重用。如以上示例所示（在Unnamed Python objects have the same id或Why is the id of a Python class not unique when called quickly?中公开）。

Answer 2

1.0是float对象的文字语法，因此解释器必须创建一个float对象，然后可以将其传递给float。由于浮点数是不可变的，因此float函数可以不变地返回对象。另一方面，1是整数的文字语法。这样，float函数必须创建一个新的float对象。在同一代码块中，解释器有时（并非总是）能够识别出不可变对象的两个文字是相同的，然后它就可以缓存该对象并重用于其他引用。这是内部内存优化，因此不应依赖。

因此：

def f():
    x = 1.0
    y = float(1.0)
    z = float(x)
    assert x is y # x and y are the same object
    assert x is z # z is also the same as both x and y
f()

但是：

def f():
    return 1.0

def g():
    return 1.0

assert f() is not g() # The interpreter was not able to detect it could reuse the same object

长话短说，有时python中等于可能的数字也是完全相同的对象，但这并不能保证。

float（）对象ID的创建顺序

2 个答案: