为什么整数列表的deepcopy返回内存中的相同整数？

Question

正如我在课堂上所学到的，我理解浅拷贝和深拷贝的区别。然而，以下内容没有意义

import copy

a = [1, 2, 3, 4, 5] 

b = copy.deepcopy(a)

print(a is b)
print(a[0] is b[0])
----------------------------
~Output~
>False
>True
----------------------------

当对象及其组成元素在深度副本的不同内存位置重新创建时，print(a[0] is b[0])不应该计算为False吗？我只是在测试这个，因为我们在课堂上讨论过这个，但它似乎不起作用。

Answer 1

这种行为的原因是Python优化小整数，使它们实际上不在不同的内存位置。查看1的id，它们总是相同的：

>>> x = 1
>>> y = 1
>>> id(x)
1353557072
>>> id(y)
1353557072

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> id(a[0])
1353557072

>>> import copy
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> id(b[0])
1353557072

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来自Integer Objects的引用：

The current implementation keeps an array of integer objects for all integers between -5 and 256, when you create an int in that range you actually just get back a reference to the existing object. So it should be possible to change the value of 1. I suspect the behaviour of Python in this case is undefined. :-)