sys.getsizeof()仅返回对象头部开销，不递归统计内部引用数据；小整数和布尔值约28字节，空字符串约49字节，空列表约56字节，空元组约24字节，空字典约240字节。
用 sys.getsizeof() 可以查看 Python 基础数据类型对象本身的内存大小，但要注意它只计算对象头部开销，不递归统计内部引用的数据。
基础类型直接测大小
大多数内置类型（如 int、float、bool、str、tuple、list、dict、set）都能用 sys.getsizeof() 获取近似内存占用：
- 小整数（如 0–100）：通常占 28 字节（含对象头和值存储）
-
布尔值：虽是
int子类，但True/False也占约 28 字节 -
空字符串：
""占约 49 字节（Python 3.11+），含编码信息与缓冲区指针 -
空列表：
[]占约 56 字节（不同版本略有浮动，常见 40–56） -
空元组：
()占约 24 字节（不可变，结构更轻） -
空字典：
{}占约 240 字节（哈希表初始桶数组较大）
注意 getsizeof 的局限性
sys.getsizeof() 不深入嵌套结构。例如：
- 对列表调用时，只算列表容器本身，不算其中每个元素的内存
- 对字典调用时，不包含键和值对象所占空间，只算哈希表结构
- 对自定义类、
numpy.ndarray、networkx.Graph等非内置类型，返回值往往严重偏低，不能反映真实内存
更准确的测量方法
若需评估整体内存消耗（尤其含嵌套或第三方对象），可结合以下方式：
-
递归估算：用第三方库如
pympler.asizeof.asizeof()，它会遍历引用链累加 -
进程级观测：用
psutil.Process().memory_info().rss测量前后内存差，适合大对象或批量操作 -
限制场景验证：对纯内置类型组合（如只含 int/str 的 list/dict），可先用
getsizeof得基准，再按元素数量粗略估算增量
动手试试看
运行这段代码能快速对比常见类型：
import sys<br>print("int(0):", sys.getsizeof(0))<br>print("str(''):", sys.getsizeof(""))<br>print("list():", sys.getsizeof([]))<br>print("dict():", sys.getsizeof({}))<br>print("tuple():", sys.getsizeof(()))
结果会因 Python 版本和系统架构（32/64 位）略有差异，但量级关系稳定：字典 > 列表 > 元组 ≈ 字符串 > 整数。
