Python中generator及map对象的数据存储位置相关疑问

Python 中的变量本质是指向内存对象的标签，你执行del t1仅删除了当前命名空间下t1这个标签，不会直接删除它指向的tuple对象：只要还有其他对象持有该tuple的强引用，GC 就不会清理这块内存。

map 对象在初始化时会自动将传入的可迭代对象（也就是你创建的t1、t2）保存为内部属性，持有它的强引用。你用getsizeof拿到的48字节仅为map对象本身的结构体大小，不统计它引用的其他对象的内存占用，所以看不到它持有的tuple的内存开销很正常。

map对象的迭代逻辑非常简单：每次调用__next__方法时，先从内部持有的原始可迭代对象中取下一个元素，再传入你指定的映射函数执行，返回最终结果。
因为m1始终持有原t1对应tuple的强引用，tuple本身没有被GC回收，自然可以正常从中读取后续元素。

你可以用以下代码验证该逻辑：

import gc
t = tuple(range(10))
m = map(lambda x: x, t)

del t
gc.collect()

# 依然可以完整迭代出所有元素
print(list(m))

你之前对生成器的认知基本正确：迭代器/生成器本身不会存储所有迭代值，但它们会持有原始可迭代对象的引用：

• 如果原始可迭代对象是已经预生成的容器（tuple、list等），那么值本身就存储在容器的内存空间中，迭代器只是按需读取
• 如果原始可迭代对象本身是惰性生成的（比如直接传range(1000)而非转成tuple），那么才会每次迭代时临时计算生成值，没有额外的预存储开销

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EBDS