測試環境Python 2.7.3 & python 3.6

小一點int型別相等
s = 1
r = 1 # id(s) == id(r) true
大一點的int型別就不一樣了？
s = 1111111111
r = 11111111111 # id(s) ！= id(r)
所有測試的float型別都不相等
s = 1.1
r = 1.1
id(s) != id(r)
所有測試的tuple型別都不相等
s = (1, 2)
r = (1, 2)
id(s) != id(r)
所有測試的str都相等
s = ‘aaaa’
r = ‘aaaa’
id(s) == id(r)
不是應該都複用相同的不可變物件用以節約記憶體嗎？

回答：

#ifndef NSMALLPOSINTS
#define NSMALLPOSINTS           257
#endif
#ifndef NSMALLNEGINTS
#define NSMALLNEGINTS           5
#endif
#if NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS > 0
/* References to small integers are saved in this array so that they
   can be shared.
   The integers that are saved are those in the range
   -NSMALLNEGINTS (inclusive) to NSMALLPOSINTS (not inclusive).
*/
 

static PyIntObject *small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];
#endif

  int清楚寫了[-5, 256] 這些小整數被定義在了這個物件池裡.所以當引用小整數時會自動引用整數物件池裡的物件的.
  string物件也是不可變物件,python有個intern機制,簡單說就是維護一個字典,這個字典維護已經建立字串(key)和它的字串物件的地址(value),每次建立字串物件都會和這個字典比較,沒有就建立,重複了就用指標進行引用就可以了.

 string實現了intern共享？我覺得是一種空間效率和時間效率的妥協。相比於數字，string本身參與的運算要少很多，而且string本身佔據的空間也大許多，因此string的主要問題在於不共享帶來的空間浪費，所以string實現了很費時間的intern操作。對於數字情況正好相反。作為一個數字，需要做的運算要比string多太多了，而且大小比string也小很多。如果在計算10000+20000之前先花好久查詢重複物件，導致一個1ms完成的加法花了100ms，我肯定想砸電腦的。

  float型別可以認為每個賦值都是建立一個物件,因為float有點多,所以沒必要和int一樣了.

  tuple它是不可變物件,理應和int和string一樣會做一個快取,但是書上沒有說明,於是看了看原始碼,發現tuple的資料結構很簡單,簡單到不能再簡單,就是一個數組,裡面是元組的迭代物件,這個物件指向的是各個元素.最關鍵的是元組沒有實現intern機制!所以元組雖然是不可變物件,但它同時也是一個數組,這個陣列和c裡的陣列一樣,每次建立都會分配記憶體空間。