共享构建Python vs静态构建Python的优势是什么？为何测试未显内存节省？

Python默认会构建静态库libpythonMAJOR.MINOR.a并将其静态链接到解释器中，而使用--enable-shared参数时，会生成共享库libpythonMAJOR.MINOR.so.1.0并动态链接到解释器。

我最初的认知是：共享构建版本肯定能大幅节省内存！于是做了如下假设：

# 共享构建版本
34K Jun 29 11:32 python3.9
21M Jun 29 11:32 libpython3.9.so.1.0

10个共享Python进程的内存占用=0.034M*10+21M≈21M

# 静态构建版本
22M Jun 27 23:45 python3.9

10个静态Python进程的内存占用=10*22M=220M
按这个计算共享版本完胜！

但实际测试后发现这个假设不成立：
测试文件test.py代码：

import time
i = 0
while i < 20:
        time.sleep(1)
        i += 1

print('done')

测试脚本mem_test.sh：

#! /bin/bash
for i in {1..1000}
do 
         ./python3.9 test.py &
done

运行共享版本时设置了export LD_LIBRARY_PATH=/home/tian/py3.9.13_share/lib，分别用两个版本运行脚本后，通过htop监控总内存占用，结果两者几乎一致。

后来了解到按需分页机制，才知道之前对静态Python内存占用的计算完全错误。

现在我有两个疑问：

• 共享构建Python对比静态构建Python的优势到底是什么？
• 还是共享构建确实能通过共享库节省部分内存，但我的测试场景太简单无法体现？

补充：

• 官方Python Dockerfile普遍使用--enable-shared参数
• pyenv社区也有相关讨论，但暂无明确答案

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rick