python 的float类型的free_list缓存机制失效了
v1 = 3.14print( id(v1) )#打印结果1812683704720
del v1
v2 = 9.999。
print( id(v2) )#打印结构1812681091952，与上一个不一样 本帖最后由 阿奇_o 于 2023-8-31 23:08 编辑
应该是你理解错了，自己试试如下代码，再想想它到底或大概是个怎么缓存法：>>> id(3.14)
2060525561136
>>> id(3.14)
2060525561168
>>> id(3.14)
2060526465072 # 对比上一个，为啥不同呢？ （或许对于字面值，它并没有采取缓存机制，而是根据需要生成）
>>> id(9.99)
2060525561136
# 那再看这样呢？
>>> v1 = 3.14
>>> id(v1)
2060526465072 # 诶？这里怎么用上了呢？这就是上面那个呀——这是不是缓存 ？ 是的
>>> v2 = 3.14
>>> id(v2)
2060525563856 # 但对于不同的绑定，它并没有绑定到同一个对象上，而是会新生成一个 （因为浮点数属于基本数据类型，非 引入类型）
>>> id(v2)
2060525563856
>>> id(v1)
2060526465072
>>>
## ps: 对于字面值，它其实也用了缓存机制，只是貌似有点随机，可能是从free_list里按某种方式选取一个出来。。哈哈，你自己可以多试几个
这是因为Python中的浮点数类型（float）采用了缓存机制。当你创建一个浮点数对象时，Python会尝试从一个叫做"free_list"的缓存中获取一个可用的浮点数对象，而不是每次都创建一个新的对象。
在你的代码中，当你创建v1并打印它的id时，你实际上是在访问缓存中的一个浮点数对象，因此它的id是1812683704720。当你删除v1后，该对象被释放并返回到缓存中。
然后，当你创建v2时，Python会再次尝试从缓存中获取一个可用的浮点数对象，但是由于此时缓存中没有可用的对象，所以Python会创建一个新的对象。因此，v2的id是1812681091952，与v1的id不同。
这个缓存机制的目的是为了提高性能，因为创建和销毁对象需要一定的时间。但是需要注意的是，这个缓存机制只适用于一定范围内的浮点数值。对于超出范围的浮点数，仍然会创建新的对象。
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