Value的比较符号用双等号“==”，上例中比较l1和l2的Value要写成“l1 == l2”，明显两者的Value是相等的。按照约定俗成的习惯，我们把Value值相等的两个对象称为“相等”，而把Id值相等的两个对象称为“相同”。
所以，准确地说，上例的l1与l2相等，但是他们不相同，l1==l2，但l1 is not l2。
特权种族：共用内存的对象
每个对象被创建出来的时候，就会确定其Id标识，也就是给它分配内存地址。通常来说，新对象的内存地址也是新的，会从未分配的可用地址中取。
但是，为了提高内存利用效率，对于一些常用的对象，如一些数值较小的数字对象、布尔值对象、None对象、较短的字符串对象等等，python采取共用对象内存的分配策略。
# 新分配内存地址的例子
ww=[1,2]
ee=[1,2]
id(ww)==id(ee) >>>False
a=2018
b=2018
id(a)==id(b) >>>False
# 共用内存地址的例子
a=100
b=100
id(a)==id(b) >>>True
f1=True
f2=True
id(f1)==id(f2) >>>True
n1=None
n2=None
id(n1)==id(n2) >>>True
s="python_cat"
t="python_cat"
id(s)==id(t) >>>True
这就意味着，python中出现了“特权种族”，运行环境早早就为它们分配好了内存地址，一旦要创建新的对象时，先去特权种族中查找，有Type和Value相等的对象，则新对象不分配新的内存空间，而是指向已有对象。
“特权种族”的存在，使得我们不需要频繁创建这些对象，既能提高已分配内存的使用率，又减少了创建对象、分配新内存的损耗。
对于共用内存地址的数字对象的取值范围，根据这篇文章《Python中神秘的-5到256》(链接见文末)对python源码的分析，文中有如下结论：
Python中，对于整数对象，如果其值处于[-5,256]的闭区间内，则值相同的对象是同一个对象。
对于共用内存地址的字符串对象的取值范围，学习了几篇对python源码分析的文章后（链接见文末），猫猫总结出大致有以下结论：
Python中，字符串使用Intern机制实现内存地址共用，长度不超过20，且仅包括下划线、数字、字母的字符串才会被intern；涉及字符串拼接时，编译期优化结果会与运行期计算结果不同。
# 编译对字符串拼接的影响
s1 = "hell"
s2 = "hello"
"hell" + "o" is s2 >>>True
s1 + "o" is s2 >>>False
# "hell" + "o"在编译时变成了"hello"，
# 而s1+"o"因为s1是一个变量，在运行时才拼接，所以没有被intern
