小整数（-5~256）和短字符串能用 is 比较，因 CPython 预缓存这些对象，字面量赋值时指向同一内存；但该行为不跨实现/版本保证，应优先用 == 判断相等，is 仅用于身份比较（如 is None）。
小整数和短字符串为什么能用 is 比较？
因为 Python 对一部分内置对象做了「缓存复用」，不是每次创建都分配新内存。比如 -5 到 256 的整数、长度较短的标识符风格字符串（如 "hello"），解释器启动时就预创建好并放进全局缓存池。所以 a = 100; b = 100; a is b 返回 True —— 它们指向同一对象。
但这个行为只适用于 CPython 实现，且不保证跨版本一致；更关键的是，它仅在「字面量直接赋值」或「编译期可确定」的场景生效。比如：
a = 1000 b = 1000 a is b # 可能为 False（超出小整数范围）s1 = "hello world" s2 = "hello world" s1 is s2 # 通常为 True（短字符串驻留）
s3 = "hello" + " " + "world" # 编译期拼接，仍驻留 s4 = "hello world" * 1 # 运行时计算，通常不驻留
- 不要依赖
is判断数值或字符串相等，一律用== - 字符串驻留（interning）受
sys.intern()控制，也受编译器优化影响，不能当作稳定特性使用 -
is应仅用于判断是否为同一个对象（如obj is None）
id() 和 is 在缓存对象上的表现一致性
id() 返回对象在内存中的地址（CPython 中是实际指针值），而 is 的语义就是 id(a) == id(b)。所以只要两个变量指向缓存池里的同一个预分配对象，id() 就必然相同，is 也返回 True。
但注意：缓存对象一旦被垃圾回收（极罕见，因缓存池对象生命周期与解释器一致），其 id 可能被后续新对象复用 —— 所以 id 值本身不可持久化存储或跨时间比较。
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- 缓存对象的
id在整个程序运行期间稳定，但仅限于该对象存活期内 - 不要把
id()当作唯一标识符用于序列化、日志追踪等场景 -
is的结果可预测，id()的数值含义仅对当前运行实例有效
哪些类型有缓存？哪些没有？
CPython 明确实现缓存的主要是：
网奇CWMS企业网站管理系统 Company Website Manage System采用微软 ASP.NET2.0(C#) 设计，使用分层设计模式，页面高速缓存，是迄今为止国内最先进的.NET语言企业网站管理系统。整套系统的设计构造，完全考虑大中小企业类网站的功能要求，网站的后台功能强大，管理简捷，支持模板机制。使用国际编码，通过xml配置语言，一套系统可同时支持任意多语言。全站可生成各类模拟
- 小整数：
-5至256（含），定义在Objects/longobject.c中的small_ints数组 - 单字符字符串：所有 ASCII 字母、数字、下划线（即符合标识符首字符规则的单字符）
- 部分短字符串：编译期常量、无空格/特殊字符的短串（如
"__name__"），由编译器触发PyUnicode_InternInPlace
以下类型**没有**内置缓存机制：
- 浮点数（
1.0 is 1.0为True是巧合，源于编译器常量折叠，非缓存） - 列表、字典、集合等可变类型（即使内容相同，每次
[]都新建对象） - 长字符串（如
"a" * 1000）、含空格或 Unicode 的字符串（除非显式sys.intern()） - 自定义类实例（无论
__eq__如何实现，is总是False）
缓存机制对性能和内存的实际影响
缓存本质是空间换时间：避免重复分配、减少 GC 压力、加快对象创建。对小整数来说，效果显著——每秒百万级的 int 创建几乎零开销；对字符串驻留，则大幅降低字典键查找时的哈希与比较成本（尤其在大量重复 key 的场景，如 JSON 解析）。
但副作用也很明确：
- 启动时多占几 KB 内存（小整数池约 312 个对象，字符串驻留表初始为空，随需增长）
- 驻留字符串会阻止其被回收，哪怕只在局部作用域短暂使用过
- 过度依赖驻留可能掩盖逻辑错误（例如误用
is导致测试通过但线上失败）
真正需要干预缓存行为的场景极少。如果确实要控制字符串驻留，用 sys.intern() 即可，但必须确保传入的是不可变字符串，且调用时机在首次创建后、被其他引用持有前。
