"ist" - operator verhält sich unerwartet mit Ganzzahlen

Python ' s "ist" - operator verhält sich unerwartet mit Ganzzahlen?

Zusammenfassend - lassen Sie mich betonen: nicht verwenden is zu vergleichen ganze zahlen.

Dies ist nicht Verhalten sollten Sie keine Erwartungen über.

Verwenden Sie stattdessen == und != zu vergleichen, für Gleichheit und Ungleichheit, beziehungsweise. Zum Beispiel:

>>> a = 1000
>>> a == 1000       # Test integers like this,
True
>>> a != 5000       # or this!
True
>>> a is 1000       # Don't do this! - Don't use `is` to test integers!!
False

Erklärung

Dies wissen, Sie müssen Folgendes wissen.

Erste, was bedeutet is tun? Es ist ein Vergleichsoperator. Aus der Dokumentation:

Den Betreibern is und is not test-für-Objekt-id: x is y wahr ist
wenn und nur wenn x und y dasselbe Objekt. x is not y Erträge der
inverse Wahrheit Wert.

Und so die folgenden sind äquivalent.

>>> a is b
>>> id(a) == id(b)

Aus der Dokumentation:

id
Rückkehr der "Identität" des Objekts. Dies ist ein integer (oder long
integer), die ist garantiert einzigartig und Konstante für dieses Objekt
während seiner Lebensdauer. Zwei Objekte mit nicht-überlappenden Lebenszeiten können
habe das gleiche id() Wert.

Beachten Sie, dass die Tatsache, dass die id des Objekts in CPython (die Referenz-Implementierung von Python) ist der Ort im Speicher ist eine Implementierung detail. Andere Implementierungen von Python (wie Jython oder IronPython) konnte problemlos eine andere Implementierung für id.

Also, was ist der use-case für is? PEP8 beschreibt:

Vergleiche zu singletons wie None sollte immer durchgeführt werden, mit is oder
is not nie die gleichheitsoperatoren.

Die Frage

Fragen Sie, und des Staates, die folgende Frage (mit code):

Warum hat die folgenden Verhalten sich unerwartet in Python?

>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True           # This is an expected result

Ist es nicht das erwartete Ergebnis. Warum ist es so erwartet? Es bedeutet nur, dass die ganzen zahlen bewertet 256 verwiesen wird, die von beiden a und b sind die gleichen integer-Instanz. Ganze zahlen sind unveränderlich in Python, so dass Sie nicht ändern können. Dies sollte keine Auswirkungen auf code. Es sollte nicht erwartet werden. Es ist lediglich eine Implementierung detail.

Aber vielleicht sollten wir froh sein, dass es nicht nur einen neuen, separaten Instanz im Speicher jedes mal, wenn wir Zustand einen Wert von 256.

>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False          # What happened here? Why is this False?

Sieht aus wie wir haben jetzt zwei separate Instanzen von Integer-zahlen mit dem Wert der 257 im Speicher. Da ganze zahlen sind unveränderlich, diese Abfälle Speicher. Hoffen wir, dass wir nicht verschwenden eine Menge davon. Wahrscheinlich sind wir nicht. Aber dieses Verhalten ist nicht gewährleistet.

>>> 257 is 257
True           # Yet the literal numbers compare properly

Gut, das sieht aus wie Ihre jeweilige Implementierung von Python versucht, schlau zu sein und nicht Redundant bewertet Ganzzahlen im Speicher, es sei denn, es muss. Sie scheinen zu zeigen, Sie mit den Referenten-Implementierung von Python, die ist CPython. Gut für CPython.

Könnte es sogar besser sein, wenn CPython könnte dies Global tun, wenn es tun konnte, so Billig (als würde es Kosten in der Suche), vielleicht eine andere Implementierung könnte.

Aber für Auswirkungen auf den code haben, sollten Sie sich nicht sorgen, wenn eine ganze Zahl ist eine bestimmte Instanz eines integer. Sollten Sie nur interessieren, was den Wert dieser Instanz ist, und verwenden Sie die normalen Vergleichsoperatoren, d.h. ==.

Was is hat

is überprüft, dass die id zwei Objekte gleich sind. In CPython, die id ist der Ort im Speicher, aber es könnte einige andere eindeutig identifizierende Nummer in einer anderen Umsetzung. Um diese aufgeführt mit code:

>>> a is b

ist das gleiche wie

>>> id(a) == id(b)

Warum würden wir wollen is dann?

Kann dies eine sehr schnelle Kontrolle relativ zu sagen, die überprüfen, ob zwei sehr lange strings sind gleich Wert. Aber da es gilt, die Einzigartigkeit des Objekts, so haben wir begrenzte Anwendungsfälle. In der Tat, wir haben meistens wollen es verwenden, um zu überprüfen, für None, das ist ein singleton (eine einzige Instanz vorhandene in einem Ort im Speicher). Wir erstellen die anderen singletons, wenn Gefahr besteht, zu verschmelzen, was wir überprüfen konnten, mit is, aber diese sind relativ selten. Hier ist ein Beispiel (in Python 2 und 3) z.B.

SENTINEL_SINGLETON = object() # this will only be created one time.

def foo(keyword_argument=None):
    if keyword_argument is None:
        print('no argument given to foo')
    bar()
    bar(keyword_argument)
    bar('baz')

def bar(keyword_argument=SENTINEL_SINGLETON):
    # SENTINEL_SINGLETON tells us if we were not passed anything
    # as None is a legitimate potential argument we could get.
    if keyword_argument is SENTINEL_SINGLETON:
        print('no argument given to bar')
    else:
        print('argument to bar: {0}'.format(keyword_argument))

foo()

Ausgegeben:

no argument given to foo
no argument given to bar
argument to bar: None
argument to bar: baz

Und so sehen wir, mit is und ein sentinel, wir sind in der Lage zu unterscheiden, wenn bar wird ohne Argumente aufgerufen und beim Aufruf mit None. Diese sind die primären use-cases für is - tun nicht es verwenden, um test für die Gleichheit von zahlen, strings, Tupel, oder andere Dinge wie diese.

InformationsquelleAutor Aaron Hall

Ich bin spät aber doch, möchten Sie eine Quelle mit der Antwort?^*

Gute Sache über CPython ist, dass man tatsächlich sehen kann, die Quelle für diese. Ich werde die links für die 3.5 release für jetzt; finden Sie die entsprechenden 2.x lieben, ist trivial.

In CPython, die C-API - Funktion, mit der Schaffung einer neuen int Objekt ist PyLong_FromLong(long v). Die Beschreibung dieser Funktion ist:

Die aktuelle Implementierung hält ein array von integer-Objekte für alle ganzen zahlen zwischen -5 und 256, wenn Sie erstellen ein int-in diesem Bereich, den Sie tatsächlich gerade wieder eine Referenz auf das vorhandene Objekt. So sollte es möglich sein, ändern Sie den Wert von 1. Ich vermute, das Verhalten von Python in diesem Fall ist undefiniert. 🙂

Weiß nicht, über Sie, aber ich sehe das und denke: finden wir, dass array!

Wenn Sie noch nicht bedacht mit der C code Implementierung CPython sollten Sie, ist alles ziemlich organisiert und gut lesbar. Für unseren Fall müssen wir einen Blick in die - Objekte/ - Unterverzeichnis der Haupt-Quellcode-directory-Baum.

PyLong_FromLong befasst sich mit long Objekte, so sollte es nicht schwer zu folgern, dass müssen wir gucken ins longobject.c. Nach der Suche im inneren könnte man denken, die Dinge sind chaotisch, Sie sind, aber Angst nicht, die Funktion die wir suchen, ist chillen auf line 230 auf uns warten, check it out. Es ist ein kleineres, so dass die Funktion main body (ohne Erklärungen) ist leicht eingefügt hier:

PyObject *
PyLong_FromLong(long ival)
{
    // omitting declarations

    CHECK_SMALL_INT(ival);

    if (ival < 0) {
        /* negate: cant write this as abs_ival = -ival since that
           invokes undefined behaviour when ival is LONG_MIN */
        abs_ival = 0U-(unsigned long)ival;
        sign = -1;
    }
    else {
        abs_ival = (unsigned long)ival;
    }

    /* Fast path for single-digit ints */
    if (!(abs_ival >> PyLong_SHIFT)) {
        v = _PyLong_New(1);
        if (v) {
            Py_SIZE(v) = sign;
            v->ob_digit[0] = Py_SAFE_DOWNCAST(
                abs_ival, unsigned long, digit);
        }
        return (PyObject*)v; 
}

Nun, wir sind keine C master-code-haxxorz aber wir sind auch nicht dumm, wir können sehen, dass CHECK_SMALL_INT(ival); gucken bei uns alle verführerisch; wir können verstehen, es hat etwas mit diesem zu tun. Lassen Sie uns check it out:

#define CHECK_SMALL_INT(ival) \
    do if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS) { \
        return get_small_int((sdigit)ival); \
    } while(0)

Es ist also ein makro, das ruft die Funktion get_small_int wenn der Wert ival erfüllt die Bedingung:

if (-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS)

Also, was sind NSMALLNEGINTS und NSMALLPOSINTS? Wenn Sie Ahnen, dass Makros, die Sie nichts bekommen, weil das war nicht so eine schwere Frage.. Wie auch immer, hier sind Sie:

#ifndef NSMALLPOSINTS
#define NSMALLPOSINTS           257
#endif
#ifndef NSMALLNEGINTS
#define NSMALLNEGINTS           5
#endif

Also unsere Bedingung ist if (-5 <= ival && ival < 257) nennen get_small_int.

Keinen anderen Ort zu gehen, sondern setzen unsere Reise Fort durch den Blick auf get_small_int in seiner ganzen Pracht (gut, wir betrachten es nur den physischen Körper, weil das waren die interessanten Dinge sind):

PyObject *v;
assert(-NSMALLNEGINTS <= ival && ival < NSMALLPOSINTS);
v = (PyObject *)&small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];
Py_INCREF(v);

Okay, deklarieren Sie eine PyObject behaupten, dass der frühere Zustand hält und das ausführen des Auftrags:

v = (PyObject *)&small_ints[ival + NSMALLNEGINTS];

small_ints sieht viel wie das array haben wir gesucht.. und es geht!!! Wir könnte gerade gelesen habe das verdammte Dokumentation und hätten wir wissen alle zusammen!:

/* Small integers are preallocated in this array so that they
   can be shared.
   The integers that are preallocated are those in the range
   -NSMALLNEGINTS (inclusive) to NSMALLPOSINTS (not inclusive).
*/
static PyLongObject small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];

Also ja, das ist unser Mann. Wenn Sie möchten, erstellen Sie eine neue int im Bereich [NSMALLNEGINTS, NSMALLPOSINTS) dann bekommst du nur wieder einen Verweis auf ein bereits bestehendes Objekt wurde reserviert.

Da sich der Verweis bezieht sich auf das gleiche Objekt, die Ausstellung id() direkt oder bei der überprüfung auf Identität mit is auf wird es wieder genau das gleiche.

Aber, Wann werden Sie verteilt??

Während der Initialisierung in _PyLong_Init Python wird gerne in einer for-Schleife tun dies für Sie tun:

for (ival = -NSMALLNEGINTS; ival <  NSMALLPOSINTS; ival++, v++) {
    // Look me up!
}

Ich hoffe meine Erklärung hat Euch C (Wortspiel offensichtlich intented) die Dinge klar jetzt.

Aber, 257 ist 257? What ' s up?

Dies ist tatsächlich einfacher, zu erklären, und ich habe versucht, es so schon tun; es ist aufgrund der Tatsache, dass Python ausführen dieser interaktiven Kontoauszug:

>>> 257 is 257

als einen einzigen block. Während complilation von dieser Aussage, CPython werden sehen, dass Sie haben zwei passende Literale und nutzen den gleichen PyLongObject vertreten 257. Sie können sehen, wenn Sie die Zusammenstellung selbst und seinen Inhalt untersuchen:

>>> codeObj = compile("257 is 257", "blah!", "exec")
>>> codeObj.co_consts
(257, None)

Wenn CPython übernimmt den Betrieb; es ist jetzt nur zu laden, die genau dasselbe Objekt:

>>> import dis
>>> dis.dis(codeObj)
  1           0 LOAD_CONST               0 (257)   # dis
              3 LOAD_CONST               0 (257)   # dis again
              6 COMPARE_OP               8 (is)

So is zurück True.

_{* -- ich werde versuchen, dieses Wort in einem mehr einführenden Art und Weise, um für die meisten in der Lage sein zu Folgen.}

InformationsquelleAutor Jim Fasarakis Hilliard

Ich denke, dass Sie Ihre Hypothesen richtig ist. Experimentieren Sie mit id (Identitäts-Objekt):

In [1]: id(255)
Out[1]: 146349024

In [2]: id(255)
Out[2]: 146349024

In [3]: id(257)
Out[3]: 146802752

In [4]: id(257)
Out[4]: 148993740

In [5]: a=255

In [6]: b=255

In [7]: c=257

In [8]: d=257

In [9]: id(a), id(b), id(c), id(d)
Out[9]: (146349024, 146349024, 146783024, 146804020)

Scheint es, dass die zahlen <= 255 werden als Literale behandelt und alles über anders behandelt!

InformationsquelleAutor Amit

is ist die Identität Gleichheits-operator (Funktion wie id(a) == id(b)); es ist nur so, dass zwei gleiche zahlen sind nicht unbedingt das gleiche Objekt. Aus performance-Gründen einige kleine ganze zahlen zufällig memoized, so dass Sie neigen dazu, die gleichen (dies getan werden kann, da Sie unveränderlich sind).

PHP ist === Betreiber, auf der anderen Seite, wird beschrieben, wie die überprüfung der Gleichheit und der Typ: x == y and type(x) == type(y) als pro Paulo Freitas' Kommentar. Dies wird genügen, für häufige zahlen, aber unterscheiden sich von is für Klassen definieren __eq__ in eine absurde Art und Weise:

class Unequal:
    def __eq__(self, other):
        return False

PHP anscheinend können die gleiche Sache für die "built-in" Klassen (die ich ergreifen, um meine Umsetzung auf C-Ebene, nicht in PHP). Etwas weniger absurd Nutzung könnte ein timer-Objekt, das einen anderen Wert jedes mal, wenn es verwendet wird, als eine Zahl. Ganz, warum Sie wollen, zu emulieren, Visual Basic Now anstatt zu zeigen, dass es eine Auswertung mit time.time() weiß ich nicht.

Greg Hewgill (OP) machte eine Klärung der Kommentar "Mein Ziel ist ein Vergleich der Objekt-Identität, eher als Gleichheit von Wert. Außer für zahlen, wo ich will, zur Behandlung von Objekt-Identität das gleiche wie Gleichheit von Wert."

Diese hätte noch eine andere Lösung, wie wir kategorisieren die Dinge, wie zahlen oder nicht, zu wählen, ob wir vergleichen mit == oder is. CPython definiert die Anzahl-Protokoll, einschließlich PyNumber_Check, aber dies ist nicht zugänglich von Python selbst.

Wir könnten versuchen, es zu verwenden isinstance mit der ganzen Anzahl Arten die wir kennen, aber das wäre zwangsläufig unvollständig. Die Arten-Modul enthält eine StringTypes Liste, aber keine NumberTypes. Seit Python 2.6, die eingebaute Anzahl von Klassen eine Basisklasse zahlen.Zahl, aber es hat das gleiche problem:

import numpy, numbers
assert not issubclass(numpy.int16,numbers.Number)
assert issubclass(int,numbers.Number)

Durch die Art und Weise, NumPy produzieren separaten Instanzen von niedrigen zahlen.

Ich weiß wirklich nicht, eine Antwort auf diese Variante der Frage. Ich nehme an, könnte man theoretisch verwenden ctypes zu nennen PyNumber_Check, aber auch, dass die Funktion debattiert worden, und es ist sicherlich nicht tragbar. Wir müssen einfach weniger werden, insbesondere über das, was wir testen für jetzt.

Am Ende dieser Ausgabe stammt von der Python, die ursprünglich nicht mit einem Typ-tree mit Prädikaten wie Regelung number? oder Haskell ist Typ Klasse Num. is überprüft, Objekt-Identität, nicht-Wert-Gleichheit. PHP hat eine bunte Geschichte, wo === verhält sich wie is nur auf Objekte in PHP5, sondern PHP4 nicht. Sie sind es, die wachsenden Schmerzen, die das bewegen über Sprachen (einschließlich Versionen).

InformationsquelleAutor Yann Vernier

Passiert das auch mit strings:

>>> s = b = 'somestr'
>>> s == b, s is b, id(s), id(b)
(True, True, 4555519392, 4555519392)

Jetzt scheint alles in Ordnung.

>>> s = 'somestr'
>>> b = 'somestr'
>>> s == b, s is b, id(s), id(b)
(True, True, 4555519392, 4555519392)

Das ist zu erwarten.

>>> s1 = b1 = 'somestrdaasd ad ad asd as dasddsg,dlfg ,;dflg, dfg a'
>>> s1 == b1, s1 is b1, id(s1), id(b1)
(True, True, 4555308080, 4555308080)

>>> s1 = 'somestrdaasd ad ad asd as dasddsg,dlfg ,;dflg, dfg a'
>>> b1 = 'somestrdaasd ad ad asd as dasddsg,dlfg ,;dflg, dfg a'
>>> s1 == b1, s1 is b1, id(s1), id(b1)
(True, False, 4555308176, 4555308272)

Nun, das ist unerwartet.

InformationsquelleAutor sobolevn