由于是可变的，当扩展 Python list（例如，mylist.extend() 或 mylist += anotherlist）时，列表的 id 不会改变。
我知道（至少在 CPython 中）列表在内存中是连续的（并且 id 恰好是列表头的地址）。如果列表之后的内存已经高度碎片化并且无法分配列表扩展名（即使有足够的可用空间，尽管该区域不连续）怎么办？分配失败？如何缓解？
【问题讨论】：
这是特定于实现的，但我假设您询问的是 CPython。
正如您所说，列表是连续内存，但它们是指向 PyObjects (*PyObject) 的 C 指针。对象本身，无论是整数还是您自己类的对象，都分配在动态内存中的某个位置，但（可能）不在连续内存中。
当第一次分配一个列表时，获得的内存比需要的多，在（概念上）右侧留下“松弛”条目。 list.append() 只会使用下一个 slack 条目。当然最终它们都满了。
此时执行内存的重新分配。在 C 术语中，这是对 realloc() 的调用，但实现可能实际上并未为此使用 C 运行时堆。基本上，从动态内存中获得更大的内存分配，然后将列表的所有元素复制到新列表中。请记住，我们复制的是指向 Python 对象的指针，而不是对象本身。
这样做会产生开销，但使用 slack 条目可以减少开销。从中可以看出list.append()比在列表的“左侧”添加一个条目效率更高。
如果分配失败是因为新列表的内存不足，那么您将收到内存不足错误。但是，如果你的内存那么短，那么任何新的 Python 对象都可能导致这种情况。
堆碎片可能是一个问题，但 Python 尽其所能来管理这个问题，这也是 Python 自己进行一些堆管理的原因之一。在最近的 Windows 实现中，使用低级虚拟内存 API 而不是 C RTL，因此 Python 可以执行自己的内存管理。
【讨论】：
append() 而不是extend()。
extend() 和append() 在实现中似乎没有什么不同（上面@Padric 的评论中引用了CPython 代码）。此外，根据文档和stackoverflow.com/questions/252703/python-append-vs-extend 的长期讨论，最大的区别（查看代码）是extend() 迭代 - 这将节省对append() 的多次手动调用。在这和代码中的优化之间，似乎extend() 在将元素从一个列表添加到另一个列表时通常会更快。想法？
extend 更有效，你是对的。但它不应该用于单个元素 - 我已经看到了。这里有一个可能感兴趣的讨论stackoverflow.com/questions/252703/python-append-vs-extend
在 CPython 中，这是分配列表和元组的方式的不同。对于列表，对象包含一个指针到为列表内容分配的内存。列表对象本身很小，永远不需要移动；它指向到的向量的地址可以改变任意次数。
对于大多数时候期望很小的元组对象，元组内容的内存确实是直接在元组对象中分配的。但是元组无法调整大小，因此在这种情况下不会出现您的情况。
【讨论】：