#字符串
a1 = "alex"
a2 = "alex"
print(id(a1),id(a2)) #2250772541544 2250772541544
#int
a1 = 123
a2 = 123
print(id(a1),id(a2)) #2004253536 2004253536
#bool
a1 = True
a2 = True
print(id(a1),id(a2)) #2003759264 2003759264
#字符串、int、bool等的数据地址都是一样的
#列表
a1 = ["张无忌","周芷若"]
a2 = ["张无忌","周芷若"]
print(id(a1),id(a2))  #2028760057352 2028760058056
#元组
a1 = ("扶摇","杨幂")
a2 = ("扶摇","杨幂")
print(id(a1),id(a2))  #1494052752008 1494052752072
#字典
a1 = {"楚乔":"赵丽颖","宇文玥":"林更新"}
a2 = {"楚乔":"赵丽颖","宇文玥":"林更新"}
print(id(a1),id(a2)) #1620881530672 1620881530744#列表、元组、字典等数据地址都不一样

#结果⼀致, 但是在终端中是不⼀致的. 所以在python中,命令行代码和py文 件中的代码运行的效果可能是不一样的#⼩数据池(常量池): 把我们使用过的值存储在小数据池中.供其他的变量使用. 小数据池给数字和字符串串使用, 其他数据类型不存在. 对于数字: -5~256是会被加到小数据池中的. 每次使用都是同一个对象. 对于字符串: 1. 如果是纯文字信息和下划线. 那么这个对象会被添加到小数据池  2. 如果是带有特殊字符的. 那么不会被添加到小数据池. 每次都是新的  3. 如果是单一字⺟母*n的情况. 'a'*20, 在20个单位内是可以的. 超过20个单位就不会添加 到小数据池中#注意(一般情况下): 在py⽂文件中. 如果你只是单纯的定义一个字符串. 那么一般情况下都是会 被添加到小数据池中的. 我们可以这样认为: 在使用字符串的时候, python会帮我们把字符串 进行缓存, 在下次使用的时候直接指向这个字符串即可. 可以节省很多内存.

a1 = "杀阡陌"
a2 = "杀阡陌"
print(a1 == a2) #True
print(a1 is a2) #True
# 原因是有小数据池的存在 导致两个变量指向的是同一个对象 

a1 = [1,2,3]
a2 = [1,2,3]
print(a1 == a2)  #True  值是一样的
print(a1 is a2)  #True  内存地址是不一样的

s = "alex"
print(s.encode("utf-8")) #将字符串改为UTF-8
print(s.encode("GBK"))  #将字符串改为GBK
#结果：b'alex'b'alex's = "中"
print(s.encode("utf-8")) #将字符串改为UTF-8
print(s.encode("GBK"))  #将字符串改为GBK
#结果：b'\xe4\xb8\xad'b'\xd6\xd0'     #记住: 英⽂编码之后的结果和源字符串一致.  中⽂编码之后的结果根据编码的不同. 编码结果 也不同. 我们能看到.  ⼀个中⽂的UTF-8编码是3个字节. ⼀一个GBK的中⽂文编码是2个字节. 编码之后的类型就是bytes类型.  在⽹络传输和存储的时候我们python是保存和存储的bytes类型. 那么在对⽅方接收的时候. 也是接收的bytes类型的数据. 我们可以使用decode()来进⾏解码操作. 把bytes类型的数据还原回我们熟悉的字符串:

s = "我是张无忌"
print(s.encode("utf-8"))  #编码
结果：b'\xe6\x88\x91\xe6\x98\xaf\xe5\xbc\xa0\xe6\x97\xa0\xe5\xbf\x8c's1 = b'\xe6\x88\x91\xe6\x98\xaf\xe5\xbc\xa0\xe6\x97\xa0\xe5\xbf\x8c'
print(s1.decode("utf-8"))  #解码
结果：我是张无忌

s = "我喜欢碧瑶"
bs = s.encode("GBK")  #获取到GBK文字
#把GBK转换成UT-8，首先把GBK转换成unicode.也就是需要解码
print(bs)
ss = bs.decode("GBK") #解码
print(ss)
#从新编译成utf-8
bss = s.encode("utf-8") #从新编码
print(bss)