python中的is和==之间的区别、深浅拷贝以及列表、字典生成式

is和==之间的区别

一、在讨论is和==之间的区别之前，先来看几个别的概念：
首先要知道Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。
二、、变量，变量名，内存
变量：用来表识一块内存区域；我们操作变量，实际上是在操作内存地址空间；
变量名：是一个标识符(dientify)，用来代之一块内存空间，使用这个变量名，我们可以很方便的操作这块内存区域。

内存：内存是我们电脑硬件，用来存放数据，形象的理解就是内存有一个一个的小格子组成，每个格子的大小是一个字节，每个格子可以存放一个字节大小的数据。我们如何才能知道，数据存放在哪些格子中，那就得靠地址，地址类似于楼房的门牌号，是内存的标识符。

三、id（）
id()

id(object)函数是返回对象object在其生命周期内位于内存中的地址，id函数的参数类型是一个对象。

在这里插入图片描述
IS 比较的是两个对象的id值是否相等，也就是比较俩对象是否为同一个实例对象，是否指向同一个内存地址。
== 是一个判断的过程，所以==判断的是对象的内容是否相等。
默认会调用对象的__eq__()方法。

is比较id以及vlaue是否相同

示例一
在这里插入图片描述
我们可以看到的是，当a，b取值在257和-10得的时候，结果返回的是false，那么是为什么呢？

出于对性能的考虑，Python内部做了很多的优化工作，对于整数对象，Python把一些频繁使用的整数对象缓存起来，保存到一个叫small_ints的链表中，在Python的整个生命周期内，任何需要引用这些整数对象的地方，都不再重新创建新的对象，而是直接引用缓存中的对象。Python把这些可能频繁使用的整数对象规定在==范围[-5, 256]==之间的小对象放在small_ints中，但凡是需要用些小整数时，就从这里面取，不再去临时创建新的对象。因为257不再小整数范围内，因此尽管a和b的值是一样，但是他们在Python内部却是以两个独立的对象存在的，各自为政，互不干涉。

示例二
在这里插入图片描述
是的，上面出现了两个结果：
1、a is b 结果是false
2、c is b 结果是true
这个是为什么呢？

，代码块作为程序的一个最小基本单位来执行。一个模块文件、一个函数体、一个类、交互式命令中的单行代码都叫做一个代码块。
在上面这段代码中，由两个代码块构成，a = 257作为一个代码块，函数foo作为另外一个代码块。
Python内部为了将性能进一步的提高，凡是在一个代码块中创建的整数对象，如果存在一个值与其相同的对象于该代码块中了，那么就直接引用，否则创建一个新的对象出来。
Python出于对性能的考虑，但凡是不可变对象，在同一个代码块中的对象，只有是值相同的对象，就不会重复创建，而是直接引用已经存在的对象。因此，不仅是整数对象，还有字符串对象也遵循同样的原则。所以 c is b就理所当然的返回True了，而a 和b不在同一个代码块中，因此在Python内部创建了两个值都是257的对象。
结论
1、小整数对象[-5,256]是全局解释器范围内被重复使用，永远不会被GC回收。

2、同一个代码块中的不可变对象，只要值是相等的就不会重复创建新的对象。

2：str:
只能判断全部由数字字母组成的字符串
在这里插入图片描述
字符串中单个20以内他们的内存地址一样，单个21以上，内存地址不一样

3:py文件
在一个py文件中，只要内容一样，内存就一样

==比较赋值是否相同

在这里插入图片描述
####### 下面这个例子就可以看出，is和==之间的去别，

在这里插入图片描述
==判断的是两个变量的值是否相等

但是==也会判断变量的类型是否相等。
在这里插入图片描述

只有数值型和字符串型的情况下，a is b才为True，当a和b是列表，元组，字典，或集合型时，a is b为False

深浅拷贝

赋值

在python中，对象的赋值就是简单的对象引用
例：这里的b = a，就是b对a的一个引用，引用的是a的内存地址空间
在这里插入图片描述

浅拷贝

浅拷贝包含三种：
切片操作，工厂函数，copy模块中的copy函数
切片函数：list_b = list_a[:]
工厂函数：list_b = list(list_a)
copy模块中的copy函数：list_a = copy.copy(list_b)
浅拷贝之所以称为浅拷贝，是它仅仅只拷贝了一层
在这里插入图片描述

当我们查看变量a和变量b的内存，发现他们的内存地址空间已经发生了改变；
但是我们查看a和b中的具体元素，结果确是相同的

深拷贝

深拷贝只有一种形式，copy模块中的deepcopy函数。深拷贝就是数据完完全全独立拷贝出来一份。不会由原先数据变动而变动
a = copy.deepcopy(b)
如果变量是一个不可变的数据，那么就不区分深浅拷贝

列表生成式

什么是列表？
Python中用[]表示一个列表
快速生成一个列表可以用range()函数来生成。
在这里插入图片描述

如果相对对列表中的元素进行计算，并将计算结果以列表的形式打印出来该如何做呢？
方法一、

如果使用列表生成式应该怎么做呢？

方法二、其实就是将之前的外层循放在列表中进行，并且不用使用append追加；
在这里插入图片描述

列表生成式语法是固定的，[]里面for 前面是对列表里面数据的运算操作，后面跟平常for循序一样遍历去读取。运行后会自动生成新的列表

带if的判断

如果想对一个列表里面的数据筛选，比如：
a= [1,2,3,4,5,6,7,8,933,4,4,66,77,788,88,99]
找出大于5的数，按正常思维可以for循环挨个判断，符合条件的放到新的列表：
方法一、
在这里插入图片描述
方法二、

如果要求生生的列表中有多个参数？

在这里插入图片描述

generator列表生成器
生成的是一个对象，不会把数据直接创建出来，当for遍历的时候，生成器对象会调用next（）函数，获取下一个要生成的数据
生成器对象可以调用next（）函数，获取下一个要生成的数字,如果next（）函数没有获取到下一个数据，会抛出异常 StopIteration，程序出错
生成器对象可以使用for遍历，使用next（）不停地获取下一个数据，如果没有下一个数据循环结束
在这里插入图片描述

字典生成式

定义：
同列表生成式一样，字典生成式是用来快速生成字典的。通过直接使用一句代码来指定要生成字典的条件及内容，替换了使用多行条件或者是多行循环代码的传统方式。
格式：
{字典内容+循环条件+判断条件 [产生条件] }

习题一、
随机生成20位学生即其成绩，筛选并打印出90分以上的学生及其成绩。
思路：
1、先生成一个列表，存放20名学生的姓名已经对应成绩
2、在字典中判断value的值并比较大小，输出满足结果的值。

# _*_ coding: UTF-8 -*-
import random
a = {}    ###定义一个空字典，将学生信息和分数输出到字典中
for i in range(1,21):   
    name = 'student' + str(i)
    score = random.randint(60,100)
    a[name] = score
#print (a)

hightscore = {}
for name,score in a.items():
    if score > 90:
        hightscore[name] = score
print (hightscore)