Python 整数对象内存存储机制解析

Python的int对象在内存中存储为固定大小的结构体，包含引用计数、类型指针和整数值等信息。为了优化性能，Python对小整数（通常范围是**-5到256**）进行了缓存处理，预先创建这些对象并重复使用，从而避免频繁的内存分配。

为什么256 is 256为True，而257 is 257可能为False？

1. 小整数缓存机制
   Python默认缓存了范围在**-5到256**的整数。当使用这些值时，直接引用缓存中的对象，而非创建新对象。因此，256 is 256会指向同一个缓存对象，结果为True。

2. 超出缓存范围的整数
   对于超出缓存范围的整数（如257），Python每次会创建新的int对象。例如：

   a = 257
   b = 257
   print(a is b)  # 可能输出False（在交互式环境或不同代码块中）
   

3. 代码块的优化策略
   Python在编译时会对同一代码块中的相同不可变对象进行合并。例如：

   # 同一代码块中的257会被优化为同一对象
   x = 257; y = 257
   print(x is y)  # 输出True（脚本或函数中）
   

   # 交互式环境中不同行视为不同代码块，不合并
   >>> a = 257
   >>> b = 257
   >>> a is b     # 可能输出False
   

总结

• 256在缓存范围内，所有引用均指向同一对象，256 is 256为True。
• 257超出缓存范围，是否指向同一对象取决于上下文：
  • 同一代码块中（如函数、脚本或单行语句）会被合并，257 is 257为True。
  • 不同代码块中（如交互式环境逐行执行）会创建新对象，257 is 257为False。

该行为是Python内存管理和编译优化的结果，使用==比较值而非is可避免此类问题。