首先抛出一个问题，吸引读者的阅读兴趣（如果您觉得这个不是问题，那么这篇文章不适合您:)
请看如下代码：
>>>a=3>>>b=3>>>a==bTrue>>>a is bTrue>>>b=a# 这没问题>>>a=3>>>a==b# 这看起来也很合理True>>>a is bTrue>>>a is b>>>a=(2,3)>>>b=(2,3)>>>b=aFalse # ？？？why?>>>a==bTrue>>>a is bTrueTrue # ？？？why?>>>a==b
好了，整篇文章都是围绕这个问题展开的。长久以来我都习惯用is而不用==来进行两个对象的比较（python中一切皆对象） 直到今天出了一个bug后才了解到这两者之间的不同，挖到python的一个大坑之余，不禁出了一身冷汗。。。
用is还是== ？
补充知识
id() 用于获取对象在内存中的地址，并以十进制展示出来。如：
>>>a=3>>>id(a)140602638349720>>>hex(id(a))# 还原成我们看着更顺眼的16进制，但是本文以10进制地址为主（因为懒）'0x7fe09a503598'
顾名思义，is是“相同”，而==是指两者之间的”相等“关系。所谓相同，比较的是两者之间的在内存中的位置，
>>>a=3>>>id(a)140602638349720>>>b=3# b指向的是和a指向的同一块地址（但是并不意味这改变了a，b也会相应改变）>>>id(b)140602638349720140602638349720>>>c=a # a的引用复制给c，在内存中其实是指向了用一个对象>>>id(c)>>>a is bTrueTrue>>>a is cTrue>>>b is c
我们看到，上面a,b,c的地址相同，所以他们互相之间”相同“
而相等则两者之间的数值对应相等
>>>a=3>>>b=a>>>b>>>a=43>>>b=[3]>>>a=[3]>>>id(a)43513741124351374184>>>id(b)>>>a is b>>>a[0]=4False>>>a==bTrue>>>b[3]>>>b=a # b就是a的引用，占得是同一块地址，而且当a的内容改变时，b也会随之改变，这和上面>>>a=[3]# int对象不同，我也不知道为啥要这么搞。[4]>>>a[0]=4>>>b
很多同学看到这肯定是一锅浆糊了，其实就是一个原则，能用==就不用is。除了一种情况，那就是判断对象是否是None。
>>>ifa is None:...pass
浅拷贝和深拷贝
>>>a=[3]>>>b=a[:]#通过切片赋值，返回的是a的浅拷贝>>>id(a)4351273944>>>id(b)1406026383497204351374184>>>id(a[0])>>>a is b>>>id(b[0])#list的地址不同140602638349720False>>>a[0]is b[0]#浅拷贝，只拷贝了a的壳[]，里边的内容仍然是同一个东西,同样的idTrue>>>a==bTrue>>>a[0]==b[0]True>>>a[0]=4# 但是，b的内容不会随着a的变化而变化>>>b[3]
浅拷贝拷贝了最外层容器，副本中的元素是原容器中元素的引用
我们再看一个例子
>>>Anndy=['Anndy',['age',24]]>>>Tom=Anndy[:]>>>id(Anndy)>>>Cindy=list(Anndy)43513740404351374616>>>id(Tom)4351373968>>>id(Cindy)(['Anndy',['age',24]],['Anndy',['age',24]],['Anndy',['age',24]])>>>print(Anndy,Tom,Cindy)# 看起来是创建了三个不同的对象，因为他们的id各不相同>>>print(Anndy,Tom,Cindy)>>>Tom[0]='Tom'>>>Cindy[0]='Cindy'# 如果想修改某一个人的名字也没有什么问题(['Anndy',['age',24]],['Tom',['age',24]],['Cindy',['age',24]])# 现在我们想把Tom的年龄修改为12岁>>>Tom[1][1]=12# 震惊！所有人的年龄都变成了12！！！>>>print(Anndy,Tom,Cindy)(['Anndy',['age',12]],['Tom',['age',12]],['Cindy',['age',12]])>>>print([id(x)forx in Anndy])[4351366224,4351374112]# 第一个姓名元素的地址不同，但是第二个列表是同一个[4351366368,4351374112]# 看第二个列表的地址>>>print([id(x)forx in Tom])[4351323592,4351374112]# 看第二个！>>>print([id(x)forx in Cindy])
构造方法或切片 [:] 做的是浅拷贝。如果所有元素都是不可变的（比如名字字符串，修改的时候会重新创建对象，仅仅包括原子对象的元组也属于这种情况），那么这样没有问题，还能节省内存。但是，如果有可变的元素，可能就会导致意想不到的问题，正如刚刚，修改一个人的年龄，所有人的年龄都发生了变化。
所以，如果你想要深拷贝，应该这么写
>>>import copy>>>Anndy=['Anndy',['age',24]]>>>Tom=copy.deepcopy(Anndy)>>>print(Tom,Anndy)>>>Tom[1][1]=12(['Anndy',['age',12]],['Anndy',['age',24]])#这样写就没问题了
另外
不知道刚才你有没有注意到
>>>a=3>>>b=3140602638349720>>>id(a)>>>id(b)140602638349720# 相同！>>>a is bTrue
Python会对比较小的整数对象进行缓存缓存起来。当整数比较大的时候就会重新开辟一块内存。
>>>a=999>>>b=999140602638469952>>>id(a)>>>id(b)>>>a is b140602638469904# 不同！False
这仅仅是在命令行中执行，而在保存为文件执行，结果是不一样的，这是因为解释器做了一部分优化。
#!/usr/bin/env pythona=3b=3a=99999print(a is b)b=99999Trueprint(a is b)结果：True[Finished in0.0s]
这也是为什么我屡屡用is而不用==，程序运行良好的原因。
总结
1. python中，尽量不要用is， 除非判断对象是否为None。
2. a is b(相同)一定意味着a == b（相等），而a == b（相等） 不一定 a is b （相同）这点比较好理解
3. 如果函数中传参等，需要引用、拷贝的，注意是否生成了一个新的对象，即使生成了，内部元素是否是同一个对象的引用？尤其注意切片的使用。必要的时候用copy模块进行深拷贝而不要用切片这种浅拷贝形式。
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