在python中，如下程式碼結果一定不會讓你吃驚：

Python 3.3.2 (v3.3.2:d047928ae3f6, May 16 2013, 00:06:53) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32
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>>> a=345
>>> b=a
>>> a is b
True
>>>

沒錯，在python一切皆是物件，而物件是通過引用傳遞的。在賦值時，不管這個物件是新建立的，還是一個已經存在的，都是將該物件的引用賦值給變數。故這裡a實際上和b是同一個物件，a is b為true！

       當然稍為了解python的人我相信都會知道以上相關知識的。但是如下的程式碼結果，卻讓人不大好理解了：

>>> c=256
>>> d=256
>>> c is d
True
>>> e=257
>>> f=257
>>> e is f
False
>>>

我們將c賦值為了整型值256，d也為256，e為257，f為257。但是當把c與d，e與f進行is操作時，卻發現兩者的結果不同。

原因在哪？

——這個是由python中的整型物件的緩衝池機制，所決定的。

在python中幾乎所有的內建物件，都會有自己所特有的物件池機制。

1.      小整數物件——小整型物件池

在實際程式設計中，數值比較小的整數，比如1,2,29等，可能會非常頻繁的出現。而在python中，所有的物件都存在與系統堆上。想想？如果某個小整數出現的次數非常多，那麼python將會出現大量的malloc/free操作，這樣大大降低了執行效率，而且會造成大量的記憶體碎片，嚴重影響Python的整體效能。

在python2.5乃至3.3中，將小整數位於[-5,257)之間的數，快取在小整型物件池中。

這也就是為了c is d而e is not f的原因了。

2.      大整數物件——通用整數物件池

由以上知，python把小整型數完全的快取在了小物件快取池中了。而那些大整數物件就沒有那麼好的待遇了！python執行環境提供了一塊記憶體空間供大整數輪流使用。通常稱為通用整數物件池。這也就是說大整數其實也是有快取的。該物件池使用連結串列組織，雖然e和f有著相同的值，但是在連結串列中確是不同的節點。也就是說e和f根本不是一個物件。至於既然有快取，為什麼e和f還要組織為兩個節點，就不大明白了。

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