1、Python快取作用：

　　a、提高執行效率。

　　b、減少記憶體負擔。

2、首先，我們看下面這一段code：

>>> num1, num2 = 1, 1  
>>> print num1 is num2  
True  
>>> id(num1), id(num2)  
(3965416, 3965416)  
>>> num3, num4 = 1.0, 1.0  
>>> print num3 is num4  
False  
>>> id(num3), id(num4)  
(22416168, 22416184)
 

可以看到：num1和num2的值都是1，它們的記憶體地址也都是一致的；而num3和num4的值也都是1.0，但是它們的記憶體地址卻不同。

3、在Python中，字串和整型物件都是不可變的（immutable）型別，因此Python會很高效地快取它們。

這樣的處理機制能提升Python的效能。

因此，我們看到下面示例中str1和str2也都是指向同一塊記憶體地址：

>>> str1, str2 = 'a', 'a'  
>>> print str1 is str2  
True  
>>> id(str1), id(str2)  
(22171104, 22171104)
 

那麼，是不是所有的整型和字串Python都會幫我們快取呢？答案是No。正如我們學習英語的時候並不需要記憶所有的單詞，而是隻選取了一些高頻詞彙。Python也採取這樣的策略。我們會在下面的示例中看到並不是所有的整型和字串Python都會幫我們快取：

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>>> num5, num6 = 300, 300  
>>> print num5 is num6  
False  
>>> id(num5), id(num6)  
(24972028, 24971416)
>>> str3, str4 = 'abc', 'abc'  
>>> print str3 is str4  
False  
>>> id(str3), id(str4)  
(29674688, 29674656)</span>  
 

4、Python能夠幫我們快取多少呢？

Python2.3簡單整數快取範圍是(-1,100)，Python2.5.4以後簡單整數快取範圍至少是(-5,256)。所有的短字元也都在快取區。

5、既然簡單整型和單字元都能快取，同樣作為不可變型別的元組（tuple）能不能也能快取呢？

我們繼續看下一組測試：

>>> tuple1, tuple2 = (1, ), (1, )  
>>> print tuple1 is tuple2  
False  
>>> id(tuple1), id(tuple2)  
(24899856, 24756080)  
>>> tuple3, tuple4 = (1, 2), (1, 2)  
>>> print tuple3 is tuple4  
False  
>>> id(tuple3), id(tuple4)  
(29705880, 24881752)</span>

（PS：tuple1和tuple2在定義時宣告為(1, )，這是因為在Python中符號()不僅僅是元組，它被過載為分組操作符，由圓括號()包裹的單一元素首先被當做分組操作，而不是元組）

6、我們沒有看到元組表現出快取機制。

這是為什麼？因為快取機制是為了解決資料快速存取的問題，簡單整型和單字元都是較常使用的變數，而元組並沒有常用元組一說，因此沒有快取機制也在情理之中。