为什么 Python 列表的内存使用量小于预期？答案

【问题标题】：Why is the memory usage of a Python list smaller than expected?为什么 Python 列表的内存使用量小于预期？
【发布时间】：2019-06-11 04:59:01
【问题描述】：

如图所示。 50 000 000 条记录只占用 404M 内存，为什么？由于一条记录占用 83 Bytes，因此 50 000 000 条记录应占用 3967M 内存。

>>> import sys
>>> a=[]
>>> for it in range(5*10**7):a.append("miJ8ZNFG9iFqiQQohvyTWwqsij2rJCiZ7v"+str(it))
... 
>>> print(sys.getsizeof(a)/1024**2)
404.4306411743164
>>> print(sys.getsizeof("miJ8ZNFG9iFqiQQohvyTWwqsij2rJCiZ7v"))
83
>>> print(83*5*10**7/1024**2)
3957.7484130859375
>>>

【问题讨论】：

其他人也有与您类似的查询，但走得更远，所以这更像是一个相关线程：Deep version of sys.getsizeof

标签： python list memory

【解决方案1】：

sys.getsizeof 仅报告list 本身的成本，而不是其内容。所以你看到了存储list 对象头的成本，加上（略高于）50M 指针；您可能使用 64 位（八字节）指针系统，因此 50M 指针的存储空间约为 400 MB。获得真实大小需要为每个对象调用sys.getsizeof，每个对象的__dict__（如果适用）等等，递归地，它不会100％准确，因为一些对象（例如小@987654327 @s) 可能是共享的； this is not a rabbit hole you want to go down.

【讨论】：

是的。 64位。我关心实际存储（获取列表内容）。所以这意味着如果一个列表有 50 000 000 条记录。实际上所有相关的存储都是 3957 + 404 M？
@purplecity：嗯，你的记录是 83 个字节，加上你要添加的字符串化 int 的长度，所以比那个大一点，更像 4339 + 404 M，但是是的，大致正确。