轉自：https://blog.csdn.net/pro_leo/article/details/41786397（有修訂）
1、Python緩存作用：
a、提高執行效率。
b、減少內存負擔。
2、首先，我們看下面這一段code：
>>> num1, num2 = 1, 1 >>> print num1 is num2 True >>> id(num1), id(num2) (3965416, 3965416) >>> num3, num4 = 1.0, 1.0 >>> print num3 is num4 False >>> id(num3), id(num4) (22416168, 22416184)
可以看到：num1和num2的值都是1，它們的內存地址也都是一致的；而num3和num4的值也都是1.0，但是它們的內存地址卻不同。
3、在Python中，字符串和整型對象都是不可變的（immutable）類型，因此Python會很高效地緩存它們。這樣的處理機制能提升Python的性能。因此，我們看到下面示例中str1和str2也都是指向同一塊內存地址：
>>> str1, str2 = 'a', 'a' >>> print str1 is str2 True >>> id(str1), id(str2) (22171104, 22171104)
那么，是不是所有的整型和字符串Python都會幫我們緩存呢？答案是No。正如我們學習英語的時候並不需要記憶所有的單詞，而是只選取了一些高頻詞匯。Python也采取這樣的策略。我們會在下面的示例中看到並不是所有的整型和字符串Python都會幫我們緩存：
>>> num5, num6 = 300, 300 >>> print num5 is num6 False >>> id(num5), id(num6) (24972028, 24971416)
>>> str3, str4 = 'abc', 'abc' >>> print str3 is str4 False >>> id(str3), id(str4) (29674688, 29674656)</span>
4、Python能夠幫我們緩存多少呢？Python2.3簡單整數緩存范圍是(-1,100)，Python2.5.4以后簡單整數緩存范圍至少是(-5,256)。所有的短字符也都在緩存區。
5、既然簡單整型和單字符都能緩存，同樣作為不可變類型的元組（tuple）能不能也能緩存呢？我們繼續看下一組測試：
>>> tuple1, tuple2 = (1, ), (1, ) >>> print tuple1 is tuple2 False >>> id(tuple1), id(tuple2) (24899856, 24756080) >>> tuple3, tuple4 = (1, 2), (1, 2) >>> print tuple3 is tuple4 False >>> id(tuple3), id(tuple4) (29705880, 24881752)</span>
（PS：tuple1和tuple2在定義時聲明為(1, )，這是因為在Python中符號()不僅僅是元組，它被重載為分組操作符，由圓括號()包裹的單一元素首先被當做分組操作，而不是元組）
6、我們沒有看到元組表現出緩存機制。這是為什么？因為緩存機制是為了解決數據快速存取的問題，簡單整型和單字符都是較常使用的變量，而元組並沒有常用元組一說，因此沒有緩存機制也在情理之中。