为什么sys.getrefcount()返回的引用计数值远高于预期的2？

• 核心原因是Python内置的小整数对象池优化机制：为了避免频繁创建销毁常用整数带来的性能损耗，Python解释器启动时会预先创建好-5到256区间内的所有整数实例，存入全局共享的缓存池。这些实例是全局单例，整个解释器运行周期内不会被销毁，所有代码中用到这个区间数值的地方，都会直接引用缓存池里的同一个对象，不会单独创建新实例。
• 你代码中a1 = 5引用的就是缓存池里已有的整数5对象，除了你自己声明的a1变量、sys.getrefcount传参时产生的临时引用之外，解释器启动过程中加载的内置模块、初始化的各种内部结构、常量里已经有大量地方引用了这个整数5对象，sys.getrefcount会统计该对象的所有引用，33就是所有引用的总和。
• 你预期的输出为2的情况，仅适用于没有其他额外引用的新建对象，比如不在小整数缓存区间的大整数、自定义类实例、可变容器等，示例如下：

import sys
a = 10086
print(sys.getrefcount(a)) # 输出为2，符合预期

• 不同Python运行环境下，整数5的引用计数结果会有差异，取决于当前环境中其他组件对该对象的引用总数，出现32、33、34等结果均为正常现象。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者meallhour