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| Python 中的sys 模块极为基础而重要，它主要提供了一些给解释器使用（或由它维护）的变量，以及一些与解释器强交互的函数。 本文将会频繁地使用该模块的getsizeof() 方法，因此，我先简要介绍。..
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Python 中的 sys 模块极为基础而重要，它主要提供了一些给解释器使用（或由它维护）的变量，以及一些与解释器强交互的函数。
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| 本文将会频繁地使用该模块的 `getsizeof()` 方法，因此，我先简要介绍一下：
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该方法用于获取一个对象的字节大小（bytes）
它只计算直接占用的内存，而不计算对象内所引用对象的内存
这里有个直观的例子：
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| import sys
a = [1, 2]
b = [a, a] # 即 [[1, 2], [1, 2]]
# a、b 都只有两个元素，所以直接占用的大小相等
sys.getsizeof(a) # 结果：80
sys.getsizeof(b) # 结果：80
```
上例说明了一件事：一个静态创建的列表，如果只包含两个元素，那它自身占用的内存就是 80 字节，不管其元素指向的对象是什么。
好了，拥有这把测量工具，我们就来探究一下 Python 的内置对象都藏了哪些小秘密吧。
 # 49
sys.getsizeof([]) # 64
sys.getsizeof(()) # 48
sys.getsizeof(set()) # 224
sys.getsizeof(dict()) # 240
sys.getsizeof(1) # 28
sys.getsizeof(True) # 28
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```
可见，虽然都是空对象，但是这些对象在内存分配上并不为“空”，而且分配得还挺大（记住这几个数字哦，后面会考）。
排一下序：基础数字<空元组 < 空字符串 < 空列表 < 空集合 < 空字典。
这个小秘密该怎么解释呢？
因为这些空对象都是容器，我们可以抽象地理解：它们的一部分内存用于创建容器的骨架、记录容器的信息（如引用计数、使用量信息等等）、还有一部分内存则是预分配的。
#### 2、内存扩充不是均匀的
空对象并不为空，一部分原因是 Python 解释器为它们预分配了一些初始空间。在不超出初始内存的情况下，每次新增元素，就使用已有内存，因而避免了再去申请新的内存。
那么，如果初始内存被分配完之后，新的内存是怎么分配的呢？
letters = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"
a = []
for i in letters:
a.append(i)
print(f'{len(a)}, sys.getsizeof(a) = {sys.getsizeof(a)}')
b = set()
for j in letters:
b.add(j)
print(f'{len(b)}, sys.getsizeof(b) = {sys.getsizeof(b)}')
c = dict()
for k in letters:
c[k] = k
print(f'{len(c)}, sys.getsizeof(c) = {sys.getsizeof(c)}')
```
分别给三类可变对象添加 26 个元素，看看结果如何：
由此能看出可变对象在扩充时的秘密：
超额分配机制： 申请新内存时并不是按需分配的，而是多分配一些，因此当再添加少量元素时，不需要马上去申请新内存
非均匀分配机制： 三类对象申请新内存的频率是不同的，而同一类对象每次超额分配的内存并不是均匀的，而是逐渐扩大的
#### 3、列表不等于列表
以上的可变对象在扩充时，有相似的分配机制，在动态扩容时可明显看出效果。
那么，静态创建的对象是否也有这样的分配机制呢？它跟动态扩容比，是否有所区别呢？
先看看集合与字典：
# 静态创建对象
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set_1 = {1, 2, 3, 4}
set_2 = {1, 2, 3, 4, 5}
dict_1 = {‘a’:1, ‘b’:2, ‘c’:3, ‘d’:4, ‘e’:5}
dict_2 = {‘a’:1, ‘b’:2, ‘c’:3, ‘d’:4, ‘e’:5, ‘f’:6}
sys.getsizeof(set_1) # 224
sys.getsizeof(set_2) # 736
sys.getsizeof(dict_1) # 240
sys.getsizeof(dict_2) # 368
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看到这个结果，再对比上一节的图，可以看出：在元素个数相等时，静态创建的集合/字典所占的内存跟动态扩容时完全一样。
这个结论是否适用于列表对象呢？一起看看：
list_1 = ['a', 'b']
list_2 = ['a', 'b', 'c']
list_3 = ['a', 'b', 'c', 'd']
list_4 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
sys.getsizeof(list_1) # 80
sys.getsizeof(list_2) # 88
sys.getsizeof(list_3) # 96
sys.getsizeof(list_4) # 104
```
上一节的截图显示，列表在前 4 个元素时都占 96 字节，在 5 个元素时占 128 字节，与这里明显矛盾。
所以，这个秘密昭然若揭：在元素个数相等时，静态创建的列表所占的内存有可能小于动态扩容时的内存！
也就是说，这两种列表看似相同，实际却不同！列表不等于列表！
#### 4、消减元素并不会释放内存
前面提到了，扩充可变对象时，可能会申请新的内存。
那么，如果反过来缩减可变对象，减掉一些元素后，新申请的内存是否会自动回收掉呢？
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a = [1, 2, 3, 4]
sys.getsizeof(a) # 初始值：96
a.append(5) # 扩充后：[1, 2, 3, 4, 5]
sys.getsizeof(a) # 扩充后：128
a.pop() # 缩减后：[1, 2, 3, 4]
sys.getsizeof(a) # 缩减后：128
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如代码所示，列表在一扩一缩后，虽然回到了原样，但是所占用的内存空间可没有自动释放啊。其它的可变对象同理。
这就是 Python 的小秘密了，“胖子无法减重原理” ：瘦子变胖容易，缩减身型也容易，但是体重减不掉，哈哈~~~
#### 5、空字典不等于空字典
使用 pop() 方法，只会缩减可变对象中的元素，但并不会释放已申请的内存空间。
还有个 clear() 方法，它会清空可变对象的所有元素，让我们试试看吧：
a = [1, 2, 3]
b = {1, 2, 3}
c = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
sys.getsizeof(a) # 88
sys.getsizeof(b) # 224
sys.getsizeof(c) # 240
a.clear() # 清空后：[]
b.clear() # 清空后：set()
c.clear() # 清空后：{}，也即 dict()
```
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调用 clear() 方法，我们就获得了几个空对象。
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| 在第一小节里，它们的内存大小已经被查验过了。（前面说过会考的，请默写 回看下）
但是，如果这时再去查验的话，你会惊讶地发现，这些空对象的大小跟前面查的并不完全一样！
# 承接前面的清空操作：
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sys.getsizeof(a) # 64
sys.getsizeof(c) # 72
空列表与空元组的大小不变，然而空字典（72）竟然比前面的空字典（240）要小很多！
也就是说，列表与元组在清空元素后，回到起点不变初心，然而，字典这家伙却是“赔了夫人又折兵”，不仅把“吃”进去的全吐出来了，还把自己的老本给亏掉了！
字典的这个秘密藏得挺深的，说实话我也是刚刚获，百思不得其解……
以上就是 Python 在分配内存时的几个小秘密啦，看完之后，你是否觉得涨见识了呢？
你想明白了几个呢，又产生了多少新的谜团呢？欢迎留言一起交流哦~
对于那些没有充分解释的小秘密，今后我们再慢慢揭秘……
本文标题： Python内存分配时的小
发布时间： 2025年01月16日 00:00
最后更新： 2025年12月30日 08:54
原始链接： https://haoxiang.eu.org/c59f3c28/
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