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。

Is是同一性测试，==是相等性测试。这意味着is是一种检查两件事物是否相同或等价的方法。

假设你有一个简单的person对象。如果它的名字是“Jack”，而且是“23岁”，那么它就相当于另一个23岁的Jack，但它不是同一个人。

class Person(object):
   def __init__(self, name, age):
       self.name = name
       self.age = age

   def __eq__(self, other):
       return self.name == other.name and self.age == other.age

jack1 = Person('Jack', 23)
jack2 = Person('Jack', 23)

jack1 == jack2 # True
jack1 is jack2 # False

他们年龄相同，但他们不是同一个人。一个字符串可能与另一个字符串等价，但它不是同一个对象。

这里的其他答案是正确的:is用于恒等比较，而==用于相等比较。由于您关心的是相等性(两个字符串应该包含相同的字符)，在这种情况下，is操作符是错误的，您应该使用==代替。

原因是交互工作的(大多数)字符串字面量是默认的。从维基百科:

Interned strings speed up string comparisons, which are sometimes a performance bottleneck in applications (such as compilers and dynamic programming language runtimes) that rely heavily on hash tables with string keys. Without interning, checking that two different strings are equal involves examining every character of both strings. This is slow for several reasons: it is inherently O(n) in the length of the strings; it typically requires reads from several regions of memory, which take time; and the reads fills up the processor cache, meaning there is less cache available for other needs. With interned strings, a simple object identity test suffices after the original intern operation; this is typically implemented as a pointer equality test, normally just a single machine instruction with no memory reference at all.

因此，当你在程序中有两个具有相同值的字符串字面量(字面上输入到程序源代码中的单词，被引号包围)时，Python编译器将自动对字符串进行替换，使它们都存储在相同的内存位置。(请注意，这种情况并不总是发生，发生这种情况的规则相当复杂，所以请不要在生产代码中依赖这种行为!)

由于在交互式会话中，两个字符串实际上存储在相同的内存位置，因此它们具有相同的标识，因此is操作符可以正常工作。但是如果您通过其他方法构造一个字符串(即使该字符串包含完全相同的字符)，那么字符串可能是相等的，但它不是相同的字符串——也就是说，它具有不同的标识，因为它存储在内存中的不同位置。

实际上，is操作符检查是否相同，而==操作符检查是否相等。

从语言参考:

Types affect almost all aspects of object behavior. Even the importance of object identity is affected in some sense: for immutable types, operations that compute new values may actually return a reference to any existing object with the same type and value, while for mutable objects this is not allowed. E.g., after a = 1; b = 1, a and b may or may not refer to the same object with the value one, depending on the implementation, but after c = []; d = [], c and d are guaranteed to refer to two different, unique, newly created empty lists. (Note that c = d = [] assigns the same object to both c and d.)

因此，从上面的语句中，我们可以推断出字符串是不可变类型，当使用"is"检查时可能会失败，而当使用"is"检查时可能会成功。

同样适用于int和tuple，它们也是不可变类型。

==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》

这是一个边注，但在惯用的Python中，你经常会看到这样的东西:

if x is None:
    # Some clauses

这是安全的，因为保证有一个Null对象的实例(即None)。