Тот же адрес не удовлетворял. Определяет инструкции в Python3 [duplicate]

Оператор == на списках и dicts не сравнивает идентификаторы объектов, чтобы увидеть, являются ли они одним и тем же объектом. Для этого используйте obj1 is obj2.

Вместо этого оператор == сравнивает членов списка из dict, чтобы узнать, совпадают ли они.

он не работает одинаково в Jython ...

>>> id({})
1
>>> id([])
2

Может ли быть оптимизация, когда обычно используемые (т.е. пустые) контейнеры «интернированы», чтобы сэкономить на расходах на размещение ?

Это (в CPython) не предполагает:

>>> def mutateid(obj):
...   obj.append('x')
...   print obj
...   print id(obj)
... 
>>> mutateid([])
['x']
4299590472
>>> id([])
4299590472
>>> 

Когда вы вызываете id({}), Python создает dict и передает его функции id. Функция id принимает свой идентификатор (ячейку памяти) и отбрасывает dict. Дик разрушен. Когда вы делаете это дважды в быстрой последовательности (без каких-либо других dicts, создаваемых в среднее время), dict Python создает второй раз, когда используется тот же блок памяти, что и в первый раз. (Распределитель памяти CPython делает это намного более вероятным, чем кажется). Поскольку (в CPython) id использует память в качестве идентификатора объекта, идентификатор двух объектов одинаковый. Это, очевидно, не происходит, если вы назначаете dict переменной и затем получаете ее id(), потому что dicts живы одновременно , поэтому их id должны быть разными.

Мутируемость не вступает в игру, а кеширует кеширование кортежей и строк. В том же объекте кода (функция или тело тела тела или тела модуля) будут повторно использоваться те же литералы (целые числа, строки и некоторые кортежи). Mutable objects никогда не могут быть повторно использованы, они всегда создаются во время выполнения.

Короче говоря, идентификатор объекта уникален только для времени жизни объекта . После уничтожения объекта или до его создания что-то еще может иметь один и тот же идентификатор.