我认为这与这样一个事实有关，当'is'比较的结果为false时，使用了两个不同的对象。如果它的计算值为true，这意味着它在内部使用相同的对象，而不是创建一个新的对象，可能是因为你在不到2秒的时间内创建了它们，并且在优化和使用相同的对象之间没有很大的时间间隔。

这就是为什么你应该使用相等操作符==，而不是is，来比较字符串对象的值。

>>> s = 'one'
>>> s2 = 'two'
>>> s is s2
False
>>> s2 = s2.replace('two', 'one')
>>> s2
'one'
>>> s2 is s
False
>>> 

在这个例子中，我创建了s2，它是一个不同的字符串对象，之前等于'one'，但它与s不是同一个对象，因为解释器没有使用相同的对象，因为我最初没有将它赋值给'one'，如果我有的话，它会使它们成为相同的对象。

我相信这就是所谓的“被拘禁的”字符串。Python做到了这一点，Java也是如此，C和c++在优化模式下编译时也是如此。

如果使用两个相同的字符串，就不会因为创建两个字符串对象而浪费内存，所有具有相同内容的合并字符串都会指向相同的内存。

这将导致Python“is”操作符返回True，因为具有相同内容的两个字符串指向同一个字符串对象。这在Java和C中也会发生。

不过，这只对节省内存有用。您不能依赖它来测试字符串是否相等，因为各种解释器、编译器和JIT引擎并不总是能做到这一点。

==运算符测试值等价性。is操作符测试对象的身份，Python测试两者是否真的是相同的对象(即，在内存中存在相同的地址)。

>>> a = 'banana'
>>> b = 'banana'
>>> a is b
True

在这个例子中，Python只创建了一个字符串对象，并且a和b都指向它。原因是Python内部缓存和重用一些字符串作为优化。内存中实际上只有一个字符串'banana'，由a和b共享。为了触发正常行为，你需要使用更长的字符串:

>>> a = 'a longer banana'
>>> b = 'a longer banana'
>>> a == b, a is b
(True, False)

当你创建两个列表时，你会得到两个对象:

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3]
>>> a is b
False

在这种情况下，我们会说这两个列表是等价的，因为它们有相同的元素，但不相同，因为它们不是同一个对象。如果两个对象是相同的，它们也是等效的，但如果它们是等效的，它们就不一定相同。

如果a指向一个对象，你赋值b = a，那么两个变量指向同一个对象:

>>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a
>>> b is a
True

参考:Allen B. Downey的《Python 2e》

如果你不确定你在做什么，使用'=='。 如果你对它有更多的了解，你可以用'is'来表示已知的对象，比如'None'。

否则，你最终会想知道为什么事情不管用，为什么会发生这种情况:

>>> a = 1
>>> b = 1
>>> b is a
True
>>> a = 6000
>>> b = 6000
>>> b is a
False

我甚至不确定在不同的Python版本/实现之间是否保证有一些东西保持不变。

根据我有限的Python使用经验，is用于比较两个对象，以确定它们是否是相同的对象，而不是具有相同值的两个不同对象。==用于确定两个值是否相同。

这里有一个很好的例子:

>>> s1 = u'public'
>>> s2 = 'public'
>>> s1 is s2
False
>>> s1 == s2
True

s1是Unicode字符串，s2是普通字符串。它们不是相同的类型，但它们的值相同。

Is是同一性测试，==是相等性测试。在你的代码中发生的事情将在解释器中模拟，就像这样:

>>> a = 'pub'
>>> b = ''.join(['p', 'u', 'b'])
>>> a == b
True
>>> a is b
False

所以，难怪它们不一样，对吧?

换句话说，a等于b等于id(a) == id(b)