Python中小整数池和Pycharm中的大整数池

众所周知，Python解释器中存在小整数池的机制，在整数[-5, 256]范围的数字会缓存后重复利用，不会重新创建新的对象。下面从IDLE和Pycharm中分别实践下，观察下现象：

1、终端中的小整数池

1、测试边界值-5

代码：

a = -5
b = -5
print(id(a),id(b))

运行结果：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

2、测试值-6

代码：

a = -6
b = -6
print(id(a),id(b))

运行结果：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

3、测试边界值256

假设

a = 256
b = 256
print(id(a),id(b))

运行结果：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

4、测试值257

代码

a = 257
b = 257
print(id(a),id(b))

运行结果：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

总结下，在终端上交互使用Python，符合[-5, 256]小整数池优化机制，范围之外的数据会重新分配对象。

2、在Pycharm中的小整数池

1、单一代码块

直接上代码：

a = -5
b = -5
print("1、测试边界值-5：", id(a), id(b))
print('
')

a = -6
b = -6
print("1、测试值-6：", id(a), id(b))
print('
')

a = 256
b = 256
print("1、测试边界值256：", id(a), id(b))
print('
')

a = 257
b = 257
print("1、测试值257：", id(a), id(b))
print('
')

运行结果：

测试结果上，在Pycharm中使用Python，-6、-5、256、257对应的两个变量a、b的地址都相同。这并不是因为Pycharm做了什么优化，而是因为在非交互模式下，Python会将整个文件都读进内存，整个文件作为一个整体，根据Python中的 代码块缓存机制 ，相同值不在重复分配。

上述结果，不仅在Pycharm中如此，在CMD中使用"python test.py"结果也是一样。

2、多代码块

依然直接上代码：

a = 257
b = 257
print('单一代码块测试257：', id(a), id(b))


def code1():
    a = 257
    print("1、测试值257-a：", id(a))


def code2():
    b = 257
    print("1、测试值257-b：", id(b))


code1()
code2()

运行结果：