为何Pickle序列化对象的大小远小于预期值？

问题的核心原因是你创建的大列表里包含的是55个指向同一个小列表对象的引用，而非55个独立的浮点数列表，pickle的序列化机制会自动处理重复引用，避免重复存储相同内容。

具体拆解：

• 代码[numpy.random.random(384).tolist()]*55中，numpy.random.random(384).tolist()仅执行一次，生成一个含384个浮点数的小列表；*55只是把这个小列表的引用复制了55次，最终大列表里的55个元素都是指向同一个小列表的指针。
• pickle序列化时会追踪对象引用：第一次遇到这个小列表时，会完整序列化它（对应你得到的3584字节）；之后每遇到一次对它的引用，只写入一个极短的“引用标记”，而非重复序列化整个384个浮点数的列表。

如果要生成55个独立的列表，改用列表推导式即可：

len(pickle.dumps([numpy.random.random(384).tolist() for _ in range(55)]))

此时每个小列表都是全新对象，pickle会逐个序列化，结果会接近你计算的168960字节。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AlwaysLearning