我正在运行一台 64 位机器。
如果我输入getsizeof(int())，我得到 24。使用这 24 个字节的元素或对象是什么？
以下是一些更令人困惑的结果：
getsizeof(0) 返回 24。
getsizeof(1) 返回 28。为什么 1 比 0 多占用 4 个字节？
getsizeof(1.5) 返回 24。为什么浮点数 1.5 的大小比整数 1 小。
【问题讨论】：
math.factorial :) 例如 getsizeof(math.factorial(13000)) -> 21216 :D
标签： python python-3.x
我现在只讨论整数，最后看看浮点数。
在 Python 中，与 C 和许多其他语言不同，int 不仅仅是一种存储数字的数据类型。它是一个完整的对象，带有关于该对象的额外信息（更多详细信息here）。
这些额外的信息会占用大量空间，这就是对象看起来异常大的原因。具体来说，它占用了 3 批 8 字节（3*8=24 字节）。这些是引用计数、类型和大小。
Python 使用特定数量的字节存储整数，具体取决于它们的大小。具体来说：
0 <= n < 2**0:
requires 24 bytes
2**0 <= n < 2**30:
requires 28 bytes
2**30 <= n < 2**60:
requires 32 bytes
一般来说，2 的 30 次方每增加一次（因为需要更好的术语！），需要 4 个额外的字节。
这种模式也适用于负数，只是方向相反。
这些特定值是我计算机上的值，但会因运行 Python 的环境而异。但是，一般模式可能是相同的。
我相信（正如一点here 所解释的那样）单独零使用较少空间的原因是 only int 可以仅使用 24 个字节表示为零，因此不需要额外存储实际值，减小大小。我可能误解了这个具体案例，如果有，请在下面纠正我！
但是，浮点数的存储方式不同。它们的值仅使用 64 位（即双精度）存储，这意味着有 8 个字节表示该值。由于这永远不会改变，因此不需要像我们使用整数那样存储大小，这意味着只有两个 8 字节的值与特定的浮点值一起存储。这意味着总大小是两批 8 字节的对象数据和一批 8 字节的实际值，或总共 24 字节。
正是这种不需要存储值大小的属性释放了 8 个字节，这意味着 1.5 需要的空间比 1 少。
【讨论】：
2**32 是一个“2 位”数字，就像基数为 10 的 12。同样，1 是一个“1 位”数字，就像基数为 10 的 1。我们当然可以在任何基础上写01 或001 等等，但是没有任何优势，因此前导零被删除 为1。同样，“数字”0 可以不带前导零来表示——给出一个“0 位”数字。唯一需要的空格是将对象标记为整数，这样就清楚地定义了一个 0 位数字。