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[Python] 파이썬 is와 ==의 차이, python is, ==, identity, equality

작성일 Edited on In Disqus:

파이썬 is와 ==의 차이, python is, ==, identity, equality

이미지

파이썬 is와 ==의 차이

== : 값이 같은지를 비교할떄 사용하는 연산자입니다.
is : 참조되는 메모리 주소가 같은지를 위하 새용하는 연산자입니다.

참조되는 메모리 주소가 같으면, 참조되는 메모리에 해당하는 값은 서로 같지만,
값이 같다고 해서 메모리 주소가 같은것은 아닙니다.

설명이 좀 어려울 수 있는데요, 아래 예제 코드를 보겠습니다.
print 우측에 결과값을 표시하였으며, 주석으로 각 결과에 대해 설명을 합니다.

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a = [1,2,3] 
b = [1,2,3] 
c = a 
# a와 b는 담고 있는 값들이 서로 같으나, 메모리 위치가 서로 다릅니다. 
print(a == b) #True 
print(a is b) #False 

# a와 b는 서로 같은 곳을 바라보고 있습니다. 
print(a == c) #True 
print(a is c) #True

위를 메모리 구조상에서 표현하면 아래와 같습니다.

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@startuml

package 메모리공간{
component “[1,2,3]” as a1{

}

component “[1,2,3]” as b1{

}

component “변수 a” as a{

}
component “변수 b” as b
component “변수 c” as c
}

a -> a1 : 참조
b -> b1 : 참조
c -> a1 : 참조

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@enduml

\ x is y 가 true가 되기 위한 조건은 각 변수의 id값이 같으면 True가 되기도 합니다. id 함수를 써서 각 변수들의 id를 출력하여 비교해보면 아래와 같습니다.
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a = [1,2,3] 
b = [1,2,3] 
c = a 
# a와 b는 담고 있는 값들이 서로 같으나, 메모리 위치가 서로 다릅니다. 
print(id(a), id(b)) #1979894037248 1979890500992 
print(a == b) #True 
print(a is b) #False 

# a와 b는 서로 같은 곳을 바라보고 있습니다. 
print(id(a), id(c)) #1979894037248 1979894037248 
print(a == c) #True 
print(a is c) #True

예외 케이스 : 정수형 값

위에 따르면, 아래 코드는 True, True가 나와야 정상입니다.
왜냐하면 a, b가 각각의 메모리를 할당받고, 각 메모리에 10이라는 값이 들어가게 되기 때문입니다.

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a = 10 
b = 10 
print(a == b) 
print(a is b)

그러나 결과는 True, True입니다.
왜 그럴까요?
파이썬에서 메모리 최적화를 위해, -5부터 256까지는 파이썬에서 캐싱하는 싱글턴 오브젝트를 사용하기 때문입니다.
따라서 아래와 같은 코드를 작성하여 실행해보면,

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for i in range(-10, 0): 
a = i 
print("%i: %s" % (i, a is int(str(i)))) 

for i in range(250, 260): 
a = i 
print("%i: %s" % (i, a is int(str(i))))

아래와 같은 결과가 나오게 됩니다.

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-10: False 
-9: False 
-8: False 
-7: False 
-6: False 
-5: True 
-4: True 
-3: True 
-2: True 
-1: True 
250: True 
251: True 
252: True 
253: True 
254: True 
255: True 
256: True 
257: False 
258: False 
259: False

예외 케이스 : nan

python에서는 nan이라는 null과 유사한 객체종류가 있습니다.
이에 대해서는 아래와 같은 결과가 나옵니다.

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nan = float('nan') 

print(nan is nan) #True 
print(nan == nan) #False

nan인지를 체크하기 위해서는 대표적으로 numpy.isnan 메소드를 쓰는 방식이 있습니다.

아래와 같은 방식으로 사용할 수 있습니다.

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import numpy as np

if np.isnan(value) :
print('nan')

각 자료형에 대한 is 확인 결과

각 자료형에 대한 is를 확인해보면 아래와 같습니다.
list, dictionary에 대해서만 다른 메모리값을 가르키는것을 확인할 수 있었습니다.
아래 결과에서 a is b 가 True가 나오는 점을 미루어 보아,
python 내부적으로 리터럴값을 가리키면 최적화를 하는것으로 보입니다.

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#정수 
print('==integer==') 
a = 10 
b = 10 
print(a == b) #True 
print(a is b) #True 

#부동소수 
print('==float==') 
a = 3.15982489254324342 
b = 3.15982489254324342 

print(a == b) #True 
print(a is b) #True 

#복소수 
print('==complex==') 
a = 1+4j 
b = 1+4j 

print(a == b) #True 
print(a is b) #True 

#문자열 
print('==string==') 
a = 'test' 
b = 'test' 

print(a == b) #True 
print(a is b) #True 


#부울 
print('==bool==') 

a = True 
b = True 

print(a == b) #True 
print(a is b) #True 

#리스트 
print('==list==') 
a = [] 
b = [] 

print(a == b) #True 
print(a is b) #False 

a = [1,2] 
b = [1,2] 

print(a == b) #True 
print(a is b) #False 


#튜플 
print('==tuple==') 
a = () 
b = () 

print(a == b) #True 
print(a is b) #True 

a = (1,2) 
b = (1,2) 

print(a == b) #True 
print(a is b) #True 

#딕셔너리 
print('==dictionary==') 
a = {} 
b = {} 

print(a == b) #True 
print(a is b) #False 

a = {'a':1, 'b':2} 
b = {'a':1, 'b':2} 

print(a == b) #True 
print(a is b) #False

총평

파이썬을 사용하면서 개인적으로 is를 쓰는 경우는 잘 없었던거 같습니다.
제가 보는 코드도 is를 쓰는 경우도 딱히 기억이 나지는 않습니다.
대부분 ==를 쓰게 될 텐데, nan은 isnan을 쓸 수 있도록 꼭 주의해서 써주어야겠습니다.

#python,#is,#==,#identiy,#equality,#파이썬