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：
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>>> 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。