深入理解Python变量比较：看似相同，实则不同？
在Python编程中，使用id()函数比较变量时，有时会得到出乎意料的结果：看起来相同的变量，却拥有不同的ID。本文将解释这种现象背后的机制。
CPython（最常用的Python实现）在变量比较方面采用了优化策略。当在同一行代码中创建两个值相等的变量时，CPython会复用第一个变量的对象引用，而不是创建新的对象。
例如：
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a = 1.1 b = 1.1
虽然a和b的值相同，但它们指向同一个对象：
print(id(a)) print(id(b))
上述代码将输出相同的ID，证实a和b引用的是同一个对象。
这种优化能够提升性能，因为Python无需为相同的值创建多个对象。然而，在某些情况下，这也会导致意想不到的行为，尤其是在处理可变对象时。如果将两个看似相同的可变对象赋值给不同的变量，它们的修改可能会相互影响。
为了避免这种问题，可以手动创建对象的副本，强制生成新的对象。例如：
import copy a = 1.1 b = copy.deepcopy(a)
现在，a和b将指向不同的对象，修改其中一个不会影响另一个。
理解CPython的这种优化策略对于编写高效且正确的Python代码至关重要。当遇到变量比较结果与预期不符时，应该考虑到这种对象复用机制。
