目录
一、id函数的常见应用场景：
二、id函数使用注意事项：
1、id函数：
1-1、Python：
1-2、VBA：
2、推荐阅读：
个人主页：神奇夜光杯-CSDN博客
一、id函数的常见应用场景：
id函数在Python中有一些实际应用场景，尽管它在日常编程中并不常用，常见的应用场景有：
1、调试和内存管理：在开发过程中，特别是在处理复杂的数据结构或进行性能优化时，id()函数可以用来检查对象是否在内存中被正确地创建和销毁，通过比较对象的id，可以追踪对象的生命周期，以及检测是否发生了意外的对象复制或重复创建。
2、检查对象是否相同：虽然通常我们使用`==`操作符来比较两个对象的值是否相等，但id()函数可以用来检查两个引用是否指向内存中的同一个对象，这在某些情况下可能是有用的，特别是当你需要确保两个引用不指向同一个可变对象，以避免意外的共享状态。
3、单例模式实现：在单例模式中，确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点，在实现单例时，id()函数可以用来检查是否已经创建了实例，从而避免重复创建。
4、性能分析和优化：id()函数可以帮助你了解对象的创建和销毁情况，这对于性能分析和优化可能是有用的。例如，如果你发现某个函数在每次调用时都创建了大量的临时对象，这可能会导致不必要的内存分配和垃圾回收开销，通过检查这些对象的id，你可以确定它们是否在每次调用时都被重新创建。
5、缓存和重用对象：在某些情况下，你可能希望重用已经创建过的对象，而不是每次都创建新的对象，通过存储对象的id，你可以检查是否已经创建了具有相同属性或状态的对象，并重用它们而不是创建新的。
注意，id()函数返回的是对象的内存地址，这取决于Python解释器的实现和当前的内存状态。因此，它不应该被用于一般的对象比较或逻辑判断，在大多数情况下，应该使用`==`操作符来比较对象的值，使用`is`操作符来比较对象的身份(即它们是否指向同一个对象)。
二、id函数使用注意事项：
在Python中使用id()函数时，需要注意以下几点：
1、不要依赖特定的id值：id()函数返回的是对象的“标识”或内存地址，这个值依赖于Python解释器的实现和当前内存状态。因此，不要编写依赖于特定id值的代码，因为不同运行时刻或不同解释器中的相同对象可能会有不同的id。
2、不要用于比较对象的相等性：即使两个对象具有相同的值，它们的id也可能不同，因为它们是内存中的不同实例。相反，即使两个对象的id相同，也不意味着它们的值一定相等(尽管在对象的生命周期内，id相同的对象必然是同一个对象)，因此，不要使用id()函数来比较对象的相等性，而应该使用`==`操作符。
3、不要用于跨不同解释器或会话的对象比较：由于id()返回的是内存地址，这个地址只在当前的Python解释器实例和会话中有效，如果你试图在不同的解释器实例或会话之间比较对象的id，那么这将没有意义，因为每个解释器实例都有自己独立的内存空间。
4、不要用于跨不同程序执行的对象比较：即使在同一解释器会话中，如果你在不同的程序执行(例如，通过多次启动Python脚本)中创建相同的对象，它们的id也可能不同，因为每次执行时内存布局都可能发生变化。
5、不要用于对象的持久化存储：id()函数返回的id是特定于当前内存布局的，因此不应该用于对象的持久化存储或跨不同执行环境的比较。如果你需要跨不同执行环境或持久化存储中唯一标识对象，应该使用其他机制，如UUID或数据库主键。
6、注意对象回收和内存重用：当对象被垃圾回收后，其id可能会被重新分配给新创建的对象，因此，不要假设已删除对象的id永远不会再次被使用。
7、谨慎用于性能优化：虽然id()函数有时可以用于性能分析和内存优化，但通常更好的做法是使用Python内置的分析工具(如`memory_profiler`)或专门的性能分析工具。直接依赖id()函数进行性能优化可能会使代码难以理解和维护。
总之，id()函数主要用于调试和内部检查，而不是用于常规的编程逻辑或对象比较，在编写代码时，应该尽量避免依赖对象的id，而是使用更稳定、更可预测的比较和标识机制。
1、id函数：
1-1、Python：
# 1.函数：id
# 2.功能：用于获取对象的内存地址
# 3.语法：id(object)
# 4.参数：object，对象
# 5.返回值：一个整数，返回对象的内存地址
# 6.说明：
# 6-1、返回一个整数，在此对象的生命周期中保证是唯一且恒定的
# 6-2、两个生命期不重叠的对象可能具有相同的id()值
# 7.示例：
# 应用1：调试和内存管理
# 理解对象身份
# 创建两个相同的整数对象
a = 10
b = 10
# 打印它们的id
print(f"ID of a: {id(a)}")
print(f"ID of b: {id(b)}")
# 由于Python对小的整数进行了缓存，所以a和b可能指向同一个对象
# 因此，它们的id可能相同
# ID of a: 140715802354760
# ID of b: 140715802354760
# 理解对象赋值
# 创建一个列表对象
list1 = [3, 5, 6]
print(f"ID of list1: {id(list1)}")
# 将list1赋值给list2
list2 = list1
print(f"ID of list2: {id(list2)}")
# list1和list2指向同一个对象，所以它们的id相同
# ID of list1: 2581367673280
# ID of list2: 2581367673280
# 理解对象复制
# 创建一个列表对象
list1 = [3, 5, 6]
print(f"ID of list1: {id(list1)}")
# 使用切片操作复制list1
list2 = list1[:]
print(f"ID of list2: {id(list2)}")
# list2是list1的一个新副本，所以它们有不同的id
# ID of list1: 2333963122432
# ID of list2: 2333963122560
# 理解对象在内存中的变化
# 创建一个列表对象
list1 = [3, 5, 6]
print(f"ID of list1 before modification: {id(list1)}")
# 修改列表
list1.append(8)
print(f"ID of list1 after modification: {id(list1)}")
# 修改列表不会改变它的id，因为列表对象在内存中的位置没有改变
# 只是列表的内容发生了变化
# ID of list1 before modification: 2302696935872
# ID of list1 after modification: 2302696935872
# 应用2：检查对象是否相同
# 检查两个整数是否指向相同的对象
a = 123
b = 123
# 使用id()函数检查它们的身份是否相同
if id(a) == id(b):
print("a 和 b 指向相同的对象")
else:
print("a 和 b 指向不同的对象")
# 对于小的整数，Python通常会缓存它们，所以a和b可能指向相同的对象
# 但是，这并非总是如此，所以这种方法并不完全可靠来检查整数值是否相等
# a 和 b 指向相同的对象
# 检查两个列表是否指向相同的对象
list1 = [1, 2, 3]
list2 = list1 # list2是list1的引用，它们指向同一个对象
list3 = [1, 2, 3] # list3是一个新的列表对象，与list1内容相同但身份不同
# 使用id()函数检查它们的身份
if id(list1) == id(list2):
print("list1 和 list2 指向相同的对象")
else:
print("list1 和 list2 指向不同的对象")
if id(list1) == id(list3):
print("list1 和 list3 指向相同的对象")
else:
print("list1 和 list3 指向不同的对象")
# 在这个例子中，list1和list2指向同一个对象，而list1和list3指向不同的对象，尽管它们的内容相同
# list1 和 list2 指向相同的对象
# list1 和 list3 指向不同的对象
# 使用is运算符检查对象身份
if list1 is list2:
print("list1 is list2(它们指向相同的对象)")
else:
print("list1 is not list2")
if list1 is list3:
print("list1 is list3(它们指向相同的对象)")
else:
print("list1 is not list3")
# is运算符是检查对象身份更直接、更常见的方法
# list1 is list2(它们指向相同的对象)
# list1 is not list3
# 应用3：单例模式实现
class Singleton:
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kwargs):
if not cls._instance:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls)
return cls._instance
def __init__(self, value):
self.value = value
# 创建第一个实例
singleton1 = Singleton(42)
print(f"ID of singleton1: {id(singleton1)}")
# 尝试创建第二个实例
singleton2 = Singleton(24)
print(f"ID of singleton2: {id(singleton2)}")
# 检查两个实例是否相同
if singleton1 is singleton2:
print("singleton1 and singleton2 are the same instance")
else:
print("singleton1 and singleton2 are different instances")
# 使用id()函数进一步验证
if id(singleton1) == id(singleton2):
print("ID of singleton1 and singleton2 are the same")
else:
print("ID of singleton1 and singleton2 are different")
# ID of singleton1: 2438427103696
# ID of singleton2: 2438427103696
# singleton1 and singleton2 are the same instance
# ID of singleton1 and singleton2 are the same
# 应用4：缓存和重用对象
class ObjectCache:
def __init__(self):
self.cache = {}
def get_or_create(self, key, creator_function, *args, **kwargs):
"""
根据key获取对象，如果不存在则使用creator_function创建并缓存。
"""
if key not in self.cache:
# 调用creator_function创建新对象，并传入额外的参数
new_object = creator_function(*args, **kwargs)
# 将新对象添加到缓存中
self.cache[key] = new_object
# 返回缓存中的对象
return self.cache[key]
# 示例：创建一个缓存对象
cache = ObjectCache()
# 假设我们有一个创建对象的函数
def create_expensive_object(id):
print(f"Creating object with ID: {id}")
# 这里模拟创建一个昂贵的对象(比如从数据库加载或执行复杂计算)
return f"Object {id}"
# 尝试获取一个ID为1的对象
obj1 = cache.get_or_create('1', create_expensive_object, '1')
print(f"Object with ID 1: {obj1}")
# 再次尝试获取ID为1的对象，这次应该直接从缓存中获取
obj2 = cache.get_or_create('1', create_expensive_object, '1')
print(f"Object with ID 1 (cached): {obj2}")
# 检查两个对象是否相同(实际上是缓存中的同一个对象)
print(f"obj1 is obj2: {obj1 is obj2}")
# 尝试获取一个ID为2的新对象
obj3 = cache.get_or_create('2', create_expensive_object, '2')
print(f"Object with ID 2: {obj3}")
# Creating object with ID: 1
# Object with ID 1: Object 1
# Object with ID 1 (cached): Object 1
# obj1 is obj2: True
# Creating object with ID: 2
# Object with ID 2: Object 21-2、VBA：
略，待后补。2、推荐阅读：
1、Python-VBA函数之旅-hex()函数
Python算法之旅：Algorithm
Python函数之旅：Functions
