Python列表（元组）每个元素占多少字节？

Question

比如，存储一百万个32位整数需要多少内存呢？

alist = range(1000000) # or list(range(1000000)) in Python 3.0

Answer 1

关于“元组”的部分

在CPython的一个典型构建配置中，PyTuple的声明大致是这样的：

struct PyTuple {
  size_t refcount; // tuple's reference count
  typeobject *type; // tuple type object
  size_t n_items; // number of items in tuple
  PyObject *items[1]; // contains space for n_items elements
};

PyTuple实例的大小在构造时是固定的，之后不能再改变。PyTuple占用的字节数可以通过以下公式计算：

sizeof(size_t) x 2 + sizeof(void*) x (n_items + 1).

这个公式给出的只是元组的表面大小。要得到完整的大小，还需要加上由PyTuple::items[]数组所指向的对象图所占用的总字节数。

值得注意的是，元组的构造过程确保只会创建一个空元组的实例（也叫单例模式）。

参考资料： Python.h, object.h, tupleobject.h, tupleobject.c

Answer 2

“这要看情况。” Python 在处理列表时，会以一种方式分配空间，以便在往列表中添加元素时，能保持大致恒定的时间效率。

具体来说，当前的实现方式是... 列表总是为一个2的幂次方数量的元素预留空间。所以，当你使用 range(1000000) 时，实际上会分配一个足够容纳 2^20 个元素（大约 104.5 万）的列表。

这只是存储列表结构本身所需的空间（这个结构是一个指向每个元素的 Python 对象的指针数组）。在32位系统中，每个元素需要4个字节，而在64位系统中，每个元素需要8个字节。

此外，你还需要空间来存储实际的元素。这部分的需求差别很大。对于小整数（目前是从-5到256），不需要额外的空间，但对于更大的数字，Python 会为每个整数分配一个新的对象，这样会占用10到100个字节，并且容易导致内存碎片。

总的来说：事情比较复杂，而且 Python 列表不适合存储大型的同类数据结构。如果你需要这样做，可以使用 array 模块，或者如果需要进行向量化运算，可以使用 NumPy。

另外，元组与列表不同，它们并不是为了逐渐添加元素而设计的。我不知道分配器是怎么工作的，但别想用它来处理大型数据结构 :-)

Answer 3

有用的链接：

如何获取Python对象的内存大小/使用情况

Python对象的内存大小是多少？

如果你把数据放入字典中，如何计算数据的大小？

不过这些链接并没有给出明确的答案。可以尝试以下方法：

使用操作系统工具，测量Python解释器在有/没有列表时消耗的内存。
使用一个第三方扩展模块，这个模块可以定义某种方式来获取PyObject的大小。

更新：

食谱546530：Python对象的大小（修订版）

import asizeof

N = 1000000
print asizeof.asizeof(range(N)) / N
# -> 20 (python 2.5, WinXP, 32-bit Linux)
# -> 33 (64-bit Linux)

Python列表（元组）每个元素占多少字节？

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