我们经常会遇到判断两个变量是否相等的情况，而在 Python 中判断变量是否相等有两种方式：
is 和 ==，到底我们应该使用哪一种呢？看完这篇文章你就能清楚地知道到底该使用哪一种了

先看这一段代码：

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foo = 'foo'
bar = 'foo'
foo == bar # True
foo is bar # True

foo = 3
bar = 3
foo == bar # True
foo is bar # True

似乎没什么区别啊，那是不是说 is 和 == 是等价的，用哪种看个人喜好？当然不是，请看下面这个例子：

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foo = ['foo']
bar = ['foo']
foo == bar # True
foo is bar # False

foo = {'foo': 'bar'}
bar = {'foo': 'bar'}
foo == bar # True
foo is bar # False

为什么这里 is 和 == 会得到截然相反的结果？看最后一个例子：

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foo = 'foo'
bar = foo
foo = 'bar'
print(foo) # bar
print(bar) # foo
id(foo) # 4497499672
id(bar) # 4496800208
foo == bar # False
foo is bar # False

foo = ['foo']
bar = foo
foo[0] = 'bar'
print(foo) # ['bar']
print(bar) # ['bar']
id(foo) # 4496750728
id(bar) # 4496750728
foo == bar # True
foo is bar # True

所以，到这里可以得出我们最后的结论了：

is 实质上是对变量进行 id() 求值后的返回值比较，在对值类型的变量进行比较时用 is 还是 ==，没有区别；在对对象实例进行比较时，如果需要判断两个变量是否是同一个实例的引用，用 is，如果需要判断两个对象实例变量的值是否完全相等，用 ==。特别的：如果 a == b 为 True，a is b 不一定为 True；如果 a is b 为 True，则 a == b 一定为 True

2016-02-01更新：

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nan = float('NaN')
nan_copy = nan
nan_copy == nan # False
nan_copy is nan # True

这个特例不符合上面得出的结论