在 Python 中，== 和 is 是两种完全不同的比较操作符，误用它们可能导致逻辑错误或性能问题。 以下是它们的核心区别与适用场景：

判断两个字符串是否相等

在判断两个字符串是否相等的时候，混用 is 和 == 是很多初学者经常犯的错误， 造成的结果是在不同情况下表现不一。

先来看一个例子：

is 和 == 结果一样：

== 和 is 的结果在这种情况也不一样：

造成这种奇怪现象的原因是什么呢？为什么在有些情况下 is 和 == 输出相同而在有些情况下又不相同呢？ 分析一下：首先通过 id() 函数来看看这些变量在内存中具体的存储空间，为了方便讨论问题， 用表2-1来表示上例具体结果。

表2-1不同变置组 id() 以及 is 和 == 的求值结果

从表格中可以清晰地看到，is 和 == 在验证两个字符串是否相等的时候表现确实不一致， 显然混用或者将它们等同起来是存在风险的。 那么字符串的比较到底是用 is 还是用 == 呢？ 先来看看Python官方文档中对这两种操作的如下所示。

• is ： object identity
• == ： equal

is 表示的是对象标示符（object identity )，而 == 表示的意思是相等（equal )，显然两者不是一个东西。 实际上，造成上面输出结果不一致的根本原因在于： is 的作用是用来检査对 象的标示符是否一致的， 也就是比较两个对象在内存中是否拥有同一块内存空间，它并不适合用来判断两个宇符串是否相等。 x is y 仅当 x 和 y 是同一个对象的时候才返回 True ， x is b 基本相当于 id(x) == id(y) 。 而 == 才是用来检验两个对象的值是否相等的，它实际调用内部 _eq_() 方法， 因此 a == b 相当于 a._eq_(b) ，所以 == 操作符是可以被重载的，而 is 不能被重载。 一般情况下，如果 x is y 为 True 的话 x==y 的值也为 True (特殊情况除外， 如 NaN , a = float('NaN') ; a is a 为 True, a=a 为 false) ，反之则不然。

弄淸楚了 is 和 == 之间的区别，再来看上述表格中的输出也就不难理解了。 但如果再细 心一点也许会发现第1组（标注①）中a和b的id值一样，也就是说它们在内存中是同一个对象， 而第二组（标注②）中a1和b1的id值却不一样。这又是为什么呢？ 这是Python中的 string interning (宇符串驻留）机制所决定的： 对于较小的字符串，为了提高系统性能会保留其值的一个副本，当创建新的字符串的时候直接指向该副本即可。 因此标注①中“Hi”在系统内存中实际上只有一个副本，所以a和b的id值是一样的； 断标注②中a1和b1是长字符串，并不会驻留，Python内存中各自创建了对象来表示a1和b1 ， 这两个对象拥有相同的内容但对象标示符却不相同，所以 == 的值为True而的值为 False 。

注意：判断两个对象相等应该使用 == 而不是 is 。