


Warum liefern „s1 == s2' und „s1 is s2' beim Vergleich von Zeichenfolgen in Python manchmal unterschiedliche Ergebnisse?
Identität vs. Gleichheit: Das Vergleichsrätsel lösen
Im Bereich der Programmierung kann der Vergleich von Daten eine wesentliche Aufgabe sein. Wenn es um Zeichenfolgen geht, stoßen Programmierer jedoch häufig auf unerwartete Ergebnisse, wenn sie zum Vergleich entweder die Operatoren „==“ oder „is“ verwenden. Lassen Sie uns in dieses rätselhafte Phänomen eintauchen und untersuchen, warum die Ausgabe von s1 == s2 und s1 ist s2 unterschiedlich sein kann.
Das Dilemma
Betrachten Sie den folgenden Python-Code:
s1 = 'text' s2 = 'text'
Intuitiv könnte man sowohl s1 == s2 als auch s1 erwarten ist s2, um True zurückzugeben, da beiden Variablen derselbe Stringwert zugewiesen wird. Während jedoch s1 == s2 stets „Wahr“ zurückgibt, was Gleichheit bedeutet, gibt „s1“ und „s2“ in einigen Fällen überraschenderweise „Falsch“ zurück.
Die Wahrheit aufdecken
Um dieses Verhalten zu verstehen, Es ist wichtig, zwischen Identitätstests (durchgeführt von „is“) und Gleichheitstests (durchgeführt von „==“) zu unterscheiden. Identitätstests bestimmen, ob zwei Variablen auf genau dasselbe Objekt im Speicher verweisen, während Gleichheitstests überprüfen, ob ihre Werte identisch sind.
Im Python-Interpreter, wenn wir mehreren Variablen denselben String-Wert zuweisen, wie im Im obigen Beispiel optimiert Python den Speicherplatz, indem es den String-Wert an einer einzigen Stelle im Speicher speichert und alle Variablen mit dieser Stelle verknüpft. Das bedeutet, dass s1 und s2 auf dasselbe Objekt verweisen und daher den gleichen Wert haben.
Python implementiert jedoch auch einen Mechanismus namens Internierung, bei dem bestimmte gemeinsame String-Werte in einem gemeinsamen Pool gespeichert werden. Wenn eine neue Zeichenfolge mit einem internen Wert erstellt wird, prüft Python, ob dieser Wert bereits im Pool vorhanden ist, bevor ein neuer Speicherort zugewiesen wird. Wenn dies der Fall ist, wird der vorhandene Speicherort verwendet, sodass mehrere Zeichenfolgenvariablen effektiv auf denselben Speicherort verweisen können.
Die Rolle des Internierens
Im Fall von ' text‘ handelt es sich um einen internierten Zeichenfolgenwert, was bedeutet, dass sich sowohl s1 als auch s2 auf denselben internierten Wert im Speicher beziehen. Folglich gibt s1 == s2 „True“ zurück und bestätigt damit ihre Wertgleichheit.
Der Grund dafür, dass s1 und s2 manchmal „False“ zurückgeben, liegt in der Art und Weise, wie Python Zuweisungen verarbeitet. Wenn wir einer Variablen einen nicht internierten Zeichenfolgenwert zuweisen, wird dieser Zeichenfolge ein neuer Speicherort zugewiesen. Dies bedeutet, dass die beiden Variablen trotz identischer Werte nicht mehr auf dasselbe Objekt im Speicher verweisen. Daher wird s1 und s2 als Falsch ausgewertet, was darauf hinweist, dass es sich nicht um dasselbe Objekt handelt.
Im Wesentlichen
Das Erkennen des Unterschieds zwischen Identitätstests und Gleichheitstests ist von grundlegender Bedeutung, um zu verstehen, warum der Vergleich von Zeichenfolgen mit „==“ oder „is“ zu unterschiedlichen Ergebnissen führen kann. s1 == s2 vergleicht die Gleichheit von Zeichenfolgenwerten, während s1 und s2 die Identität der Objekte vergleicht, auf die die Variablen im Speicher verweisen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum liefern „s1 == s2' und „s1 is s2' beim Vergleich von Zeichenfolgen in Python manchmal unterschiedliche Ergebnisse?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.
