Python对一系列整数使用内部缓存，以减少重复创建整数所带来的不必要开销。
实际上，当比较整数标识时，这可能导致混乱的行为：
>>> -8 is (-7 - 1) False >>> -3 is (-2 - 1) True
并使用另一个示例：
>>> (255 + 1) is (255 + 1) True >>> (256 + 1) is (256 + 1) False
等等什么
我们可以看到，身份操作is收益率True对于一些整数（-3，256），但没有为他人（-8，257）。
更具体地说，范围[-5, 256]内的整数在解释器启动期间在内部缓存，并且仅创建一次。因此，它们是相同的，并且将其身份与is收益进行比较True；（通常）即时创建超出此范围的整数，并将其标识与进行比较False。
这是一个常见的陷阱，因为这是测试的通用范围，但是通常，在完美地进行开发工作之后，代码在后来的登台过程（或更糟糕的是生产）中失败，没有明显的原因。
解决方案是始终使用equals（==）运算符而不是identity（is）运算符比较值。
Python还保留了对常用字符串的引用，并且在比较is字符串的标识（即使用）时可能导致类似的混乱行为。
>>> 'python' is 'py' + 'thon' True
字符串'python'是常用的，因此Python有一个对象，所有对该字符串的引用都'python'使用该对象。
对于不常见的字符串，即使字符串相等，比较身份也会失败。
>>> 'this is not a common string' is 'this is not' + ' a common string' False >>> 'this is not a common string' == 'this is not' + ' a common string' True
因此，就像整数规则一样，始终使用等于（==）运算符而非身份（is）运算符比较字符串值。