如图，为什么有的相同，有的不同，原因是什么，有没有阈值
6 个解决方案
#1
常数超过256，id就不一样了
#2
Python 解释器对于数字有个小数字缓存池：－5～257， 原因是：地址数据最少是32位的，现在都是64位了，如果单独为一个小整数创建一个对象，10个地方用到这个小整数，那么就会在内存中创建10个存储的内存地址的空间，地址占用的数据长度比数据本身还大这样非常不划算。而有这个缓存池，python解释器内部就会共享这个小整数对象，不去开内存空间。从而减少内存的使用率，降低浪费。）
字符串也有内存池，给了2k空间，python内部有算法，按照内部权重排列，如果级别高了就把你放入内存。列表、字典都有。
#3
小整数对象池：python在执行的时候，为了节约空间，帮我们创建好了小整数对象池，[-5~256]，都是固定的地址，不管你用不用，都会存在。
比如，a=5,b=5,id(a)和id(b)的地址都是小整数池中固定已经存在的地址，所以相等
但如果，a=1000,b=1000,这时会给a一个地址，也会给b一个地址，但他们都不相等。
希望可以帮助你~
比如，a=5,b=5,id(a)和id(b)的地址都是小整数池中固定已经存在的地址，所以相等
但如果，a=1000,b=1000,这时会给a一个地址，也会给b一个地址，但他们都不相等。
希望可以帮助你~
#4
楼上说的比较清楚了，python会提前分配一些常用的值来提高效率，具体可以看《Python 源码剖析》
里面讲的非常清楚
里面讲的非常清楚
#5
在python3.0中，python中缓存了0到255的数字，所以在这范围内的字面值的变量的地址都一样
#6
建议去看看python的缓存机制
#1
常数超过256，id就不一样了
#2
Python 解释器对于数字有个小数字缓存池：－5～257， 原因是：地址数据最少是32位的，现在都是64位了，如果单独为一个小整数创建一个对象，10个地方用到这个小整数，那么就会在内存中创建10个存储的内存地址的空间，地址占用的数据长度比数据本身还大这样非常不划算。而有这个缓存池，python解释器内部就会共享这个小整数对象，不去开内存空间。从而减少内存的使用率，降低浪费。）
字符串也有内存池，给了2k空间，python内部有算法，按照内部权重排列，如果级别高了就把你放入内存。列表、字典都有。
#3
小整数对象池：python在执行的时候，为了节约空间，帮我们创建好了小整数对象池，[-5~256]，都是固定的地址，不管你用不用，都会存在。
比如，a=5,b=5,id(a)和id(b)的地址都是小整数池中固定已经存在的地址，所以相等
但如果，a=1000,b=1000,这时会给a一个地址，也会给b一个地址，但他们都不相等。
希望可以帮助你~
比如，a=5,b=5,id(a)和id(b)的地址都是小整数池中固定已经存在的地址，所以相等
但如果，a=1000,b=1000,这时会给a一个地址，也会给b一个地址，但他们都不相等。
希望可以帮助你~
#4
楼上说的比较清楚了，python会提前分配一些常用的值来提高效率，具体可以看《Python 源码剖析》
里面讲的非常清楚
里面讲的非常清楚
#5
在python3.0中，python中缓存了0到255的数字，所以在这范围内的字面值的变量的地址都一样
#6
建议去看看python的缓存机制