Python – 變數與資料型別

單元：id() 與物件位址概念

簡介

在 Python 中，一切皆是物件。無論是整數、字串、函式，甚至是模組本身，都以物件的形式存在於記憶體裡。了解物件在記憶體中的位置（即「位址」）對於除錯、效能分析以及避免不預期的行為非常重要。
id() 內建函式正是提供這項資訊的關鍵工具：它回傳 物件的唯一識別碼，在 CPython 實作中這個識別碼即是物件的記憶體位址。掌握 id() 的用法，能幫助初學者看清變數與物件之間的關係，也能讓中級開發者在設計可變與不可變資料結構時避免常見的陷阱。

核心概念

1. 什麼是 `id()`？

id(object) 會回傳一個整數，代表 該物件在執行期間的唯一身份。
在 CPython（最常見的 Python 實作）中，id() 的值等同於物件在記憶體中的位址（memory address），但在其他實作（如 PyPy、Jython）則僅保證唯一性，不一定是實體位址。

註：id() 的返回值在物件生命週期內保持不變；當物件被垃圾回收後，該位址可能會被重新分配給新物件。

2. 變數與物件的關係

在 Python 中，變數其實是 指向物件的名稱（reference）。同一個物件可以被多個變數指向，這時這些變數的 id() 會相同；相反地，即使兩個變數的值相等（==），只要它們指向不同的物件，id() 就會不同。

3. 可變 vs. 不可變物件

不可變（immutable）：如 int、float、str、tuple。一旦建立，內容不可改變。修改值時，Python 會 產生新物件，舊物件的 id() 與新物件的 id() 不同。
可變（mutable）：如 list、dict、set。可以直接在原位修改，id() 會保持不變。

4. 小整數快取（Integer Interning）

CPython 為了效能，會「快取」-5 到 256 之間的整數物件。這意味著這些數字在程式中多次出現時，會共用同一個物件（相同 id()），即使它們是由不同變數產生。

程式碼範例

以下範例皆使用 python 語法標記，並附上說明註解。

# 範例 1：基本的 id() 使用
a = 1000               # 大於 256 的整數不會被快取
b = 1000
print(id(a), id(b))    # 兩個物件的 id 通常不同
# => 140704123456784 140704123456800

c = 10                 # 小於 256 的整數會被快取
d = 10
print(id(c), id(d))    # 兩個變數指向同一個物件
# => 140704123456720 140704123456720

# 範例 2：不可變物件的重新指派
x = "hello"
print(id(x))           # 假設為 140704123457000
x += " world"          # 產生新字串物件
print(id(x))           # id 改變，說明字串是不可變的
# => 140704123457032

# 範例 3：可變物件的原位修改
lst = [1, 2, 3]
print(id(lst))         # 140704123458000
lst.append(4)          # 原位修改，不會產生新物件
print(id(lst))         # id 保持相同
# => 140704123458000

# 範例 4：變數指向同一個可變物件
a = [10, 20]
b = a                  # b 只是另一個名稱，指向同一個 list
print(id(a), id(b))    # 兩者 id 完全相同
b.append(30)           # 透過 b 修改，a 也會看到變化
print(a)               # [10, 20, 30]

# 範例 5：使用 id() 判斷是否為同一物件
def is_same_object(o1, o2):
    return id(o1) == id(o2)

print(is_same_object(5, 5))          # True，因為小整數快取
print(is_same_object([1], [1]))      # False，兩個獨立的 list

常見陷阱與最佳實踐

陷阱	說明	解決方式
誤以為 `=` 會「複製」物件	`a = b` 只會讓 `a` 指向 `b` 的物件，`id(a) == id(b)`。	若需要真正的副本，使用 `copy.copy()`（淺層複製）或 `copy.deepcopy()`（深層複製）。
忽略不可變物件的重新建立	`x = x + 1` 其實是建立新整數，舊的 `id()` 失效。	在需要保留原始物件時，先儲存舊 `id()` 或使用可變容器（如 `list`）暫存。
依賴小整數快取的行為	只因 `-5~256` 內的整數會被快取，認為所有相等的數字都共享同一個物件。	不要以 `id()` 判斷「值相等」的正確性，應使用 `==`。
在多執行緒環境下檢查 `id()`	物件在不同執行緒中仍是同一個實體，但若被回收再分配，`id()` 可能會變。	盡量避免在生命週期不明確的情況下依賴 `id()` 作為唯一標識。
將 `id()` 作為持久化鍵	`id()` 僅在程式執行期間有效，程式結束後會失效。	若需永久唯一識別碼，請使用 `uuid` 模組或自行產生的鍵值。

最佳實踐

使用 == 判斷相等，僅在確定需要檢查「是否同一個物件」時才使用 id()（或 is 關鍵字）。
適時使用 copy，避免因變數共用同一可變物件而產生意外副作用。
觀察 id() 變化，可作為除錯工具，快速判斷是否真的在產生新物件。

實際應用場景

除錯與記憶體分析
在大型程式中，某段資料意外被改寫往往是因為多個變數指向同一個可變物件。利用 id() 檢查變數間的關係，可快速定位問題根源。

實作自訂緩存（Cache）
若要在函式層級緩存計算結果，常會以 參數的 id() 作為快取鍵，確保同一個物件不會被重複計算。

_cache = {}

def heavy_compute(obj):
    key = id(obj)
    if key in _cache:
        return _cache[key]
    # 假設這裡有耗時運算
    result = sum(obj)          # 只是一個範例
    _cache[key] = result
    return result

實作單例模式（Singleton）
單例模式要求全程只產生一個實例。可以透過 id() 檢查是否已經存在該類別的實例。

class Singleton:
    _instance = None

    def __new__(cls, *args, **kwargs):
        if cls._instance is None:
            cls._instance = super().__new__(cls)
        return cls._instance

a = Singleton()
b = Singleton()
print(id(a) == id(b))   # True

跨模組傳遞大型資料
當多個模組需要共享同一個大型資料結構（如 NumPy 陣列）時，使用 id() 可以確認所有模組真的在操作同一塊記憶體，避免不必要的複製。

總結

id() 提供 物件在執行期間唯一的識別碼，在 CPython 中即是記憶體位址。
變數是 指向物件的名稱，同一物件的多個變數會擁有相同的 id()。
不可變物件在修改時會產生新物件，id() 會改變；可變物件則可在原位修改，id() 保持不變。
小整數快取、可變容器的引用共享以及垃圾回收的重新分配，都是使用 id() 時需要留意的細節。
正確運用 id() 能協助除錯、設計快取、實作單例等實務需求，但切勿將其當作永久唯一鍵使用。

透過本篇文章的概念與範例，讀者應已能辨識變數與物件的真實關係，並在撰寫 Python 程式時，以更安全、更高效的方式管理資料。祝你在 Python 的旅程中，玩得開心、寫得更好！