这个问题在这里已有答案：
我可以理解以下定义：
每个对象都有一个标识，一个类型和一个值。对象的标识一旦创建就永远不会改变;您可能会将其视为内存中对象的地址。
is运算符比较两个对象的身份;id()函数返回一个表示其身份的整数。
我假设上面的定义在创建“something”时有效，例如：
>>> a = 0
>>> id(a)
1720438480
但是我不理解：
>>> id(1)
1720438512
>>> b = 1
>>> id(b)
1720438512
我还没有创造任何东西;那么整数“1”怎么能有一个ID呢？这是否意味着只要我在Python Shell中“提及”1，就会将其分配给内存地址？另外，这是否意味着因为ID在其生命周期中永远不会改变，并且因为我的计算机内存有限，如果我反复询问独特事物的id（），我最终会得到类似“内存不足”的消息？ （它无法重新分配内存，因为其他人的生命周期尚未结束。）
或者，从另一个方向展示我的耳朵：
>>> id(something_1)
some unique memory address
>>> id(something_2)
some unique memory address
>>> ...
在哪一点重新分配内存？也就是说，在这一点上，
>>> my_variable = something_1
>>> id(my_variable)
会给出与id(something_1)不同的ID吗？
通常，只要您使用整数或字符串或任何其他文字，Python就会在内存中为您创建一个新对象。保证在对象的生命周期内具有相同的id，即，其引用计数不为零。
当你写下这样的东西：
>>> id(1000)
140497411829680
Python创建整数1000并返回其id（CPython中对象的内存地址）。完成此操作后，整数对象1000的引用计数为零，并将其删除。这确保您不能仅通过编写id(something)（并且不将任何变量名称绑定到对象）来保持填充内存。
通常情况下，您无法预测重用何时会发生，但在我的Python shell中，它始终如一地发生：
>>> id(1000)
140697307078576
>>> id(1001)
140697307078576
>>> id(1002)
140697307078576
>>> id(1003)
140697307078576
您可以看到，在创建每个新整数时，会一次又一次地使用相同的内存地址。但是，如果您阻止引用计数降至零，则可以看到使用了新内存：
>>> a = 1000
>>> id(a)
140697307078576
>>> b = 1001
>>> id(b)
140697306008368
在CPython中，整数-5到255是特殊情况，因为它们始终存在（因此在Python运行时期间始终具有相同的id）。这是一种优化，以避免重复创建和破坏常用的整数。