Python缓存-5至256的小整数及编译期可见的短字符串（如"hello"），使其复用同一对象，故is返回True；而==比较值，更安全可靠。
Python 的小整数和短字符串缓存
Python 为了提升性能，对一部分常用的小整数和短字符串做了对象复用——不是每次创建都分配新内存，而是从内部缓存池中直接返回已有对象。比如 -5 到 256 范围内的整数（CPython 实现），无论你写多少次 100、0 或 256，它们都指向同一个对象。同理，符合标识符规则的短字符串（如 "hello"、"_a1"）在编译期可能被驻留（interned），后续相同字面量会复用同一对象。
为什么 is 和 == 在这里表现不同
is 比较的是对象身份（内存地址），== 比较的是值相等。缓存机制让多个相同小整数或驻留字符串共享一个对象，所以：
-
100 is 100→ True（缓存生效，同一对象） -
1000 is 1000→ 在交互式环境里可能是 True（因常量折叠），但严格来说不保证；在函数中通常为 False -
"abc" is "abc"→ 大概率 True（编译期驻留） -
"ab"+"c" is "abc"→ 可能 True（编译优化），但"ab".join("c") is "abc"一般为 False（运行时构造，未驻留）
哪些对象会被缓存？哪些不会？
缓存行为取决于 Python 实现（主要是 CPython）和上下文，并非语言规范强制要求：
- 确定缓存的：-5 ~ 256 的整数（启动即存在）
-
可能缓存的：编译期可见的字符串字面量（满足
str.isidentifier() or str.isalnum()等条件时更易被驻留） -
不缓存的：浮点数（
1.0 is 1.0是 True 仅因编译器常量折叠，不是缓存）、列表、字典、自定义类实例、运行时拼接/生成的字符串（除非显式调用sys.intern()）
如何查看和控制字符串驻留
你可以用 sys.intern() 强制将字符串加入驻留池，之后相同内容的 interned 字符串会共享对象：
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import sys; a = sys.intern("hello world"); b = sys.intern("hello world"); a is b → True- 注意：不要对任意用户输入频繁 intern，它会持续占用内存且不可清理
- 检查是否已驻留：没有直接 API，但可通过
id(s)对比或尝试sys.intern(s) is s（前提是 s 已是字符串）
实际开发中要注意什么
缓存是实现细节，不是语言契约。依赖 is 判断数值或字符串相等是危险的：
- 永远用
==判断值相等，尤其是数字和字符串 -
is只应用于单例检查（is None、is True、is False）或明确需要对象同一性时 - 测试时避免用
is断言字面量相等，否则可能在不同版本或环境下失败 - 理解缓存有助于读懂
id()、is的输出，但不应让它影响逻辑设计
