这问题挺有意思的，我之前也琢磨过Python里数值类型的内存占用，结合CPython的底层实现来给你拆解清楚：

先明确核心前提：Python里的所有数值都是对象，不是C语言那种原生基本类型，所以内存占用会包含对象本身的元数据，这是理解大小差异的关键。

一、整数（int）的内存结构与大小变化 #

CPython里的整数用PyLongObject结构体实现，在64位系统下，这个结构体的基础组成是：

• ob_refcnt：引用计数，追踪这个对象被多少地方引用，占8字节
• ob_type：指向整数类型对象的指针，占8字节
• ob_size：标记整数的位数（正数表示正整数，负数表示负整数），占8字节

这三部分加起来正好24字节，也就是你调用getsizeof(int())和getsizeof(0)返回24的原因——当整数是0时，ob_size为0，不需要额外空间存储数字本身，总大小就是基础的24字节。

那为什么getsizeof(1)返回28呢？因为PyLongObject还包含一个可变长度的数组ob_digit，用来存储整数的实际数值（每个单元是32位的无符号整数，占4字节）。当整数是1时，ob_size为1，需要一个ob_digit单元来存这个值，所以总大小就是24 + 4 = 28字节。如果是更大的整数（比如超过32位的数值），ob_digit会自动扩展，内存占用也会随之增加。

二、浮点数（float）的内存结构 #

CPython的浮点数用PyFloatObject结构体实现，结构比整数简单很多：

• ob_refcnt：同样是引用计数，占8字节
• ob_type：指向浮点数类型对象的指针，占8字节
• ob_fval：一个double类型变量，直接存储浮点数的实际数值，占8字节

这三部分加起来正好24字节，而且不管浮点数是0.0、1.5还是更大的数值，这个结构体的大小都是固定的——因为double本身就能覆盖所有标准浮点数的存储需求，不需要可变长度的额外空间。这就是为什么getsizeof(1.5)返回24，比整数1的28字节小的原因。

核心差异总结 #

• 整数是可变长度对象：根据数值大小动态调整存储数值的空间，基础大小24字节，数值越大占用内存越多
• 浮点数是固定长度对象：无论数值是什么，都用一个double存储，总大小固定为24字节

内容的提问来源于stack exchange，提问作者0x5961736972