python没有内置short类型，因其int支持动态精度，兼顾简洁性与通用性；需short时可用ctypes、Struct或Array模块实现。

Python 没有内置的 short 类型。

为什么没有 short？

Python 的整数类型 int 是动态精度的：它能自动适应任意大小的整数，底层用可变长度的字节数存储（小整数复用对象池，大整数自动扩容）。这和 C/java 等语言不同——它们为内存和性能做严格划分，比如 short（通常 16 位，范围 -32768 ~ 32767）、int、long 等。

Python 放弃这种细分，换来了简洁性与通用性，代价是单个整数在极端情况下占用稍多内存（但日常完全无感）。

需要 short 时怎么办？

常见场景包括：和 C 库交互、解析二进制协议、处理传感器原始数据等。这时可借助标准库：

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• ctypes：提供 c_short（有符号）和 c_ushort（无符号），对应 C 的 short 和 unsigned short；可用于函数调用、结构体定义、内存视图映射。
• struct：用格式符 'h'（有符号 short）或 'H'（无符号 short）打包/解包字节流，例如 struct.unpack(' 得到 32767。
• array：创建紧凑的 short 数组，如 array.array('h', [1, -2, 32767])，底层连续内存，比 list 节省内存。

自己模拟 short 的边界检查

若只需逻辑上限制取值范围（比如防止越界写入硬件寄存器），可写一个简单校验函数：

def to_short(x):     x = int(x)     if not (-32768 <= x <= 32767):         raise ValueError(f"{x} out of signed 16-bit range")     return x 
使用示例
val = to_short(1000)   # ✅ OK val = to_short(50000)  # ❌ 报错

注意实际内存占用

即使你用 ctypes.c_short(123) 或 array.array('h', [123])，Python 对象本身仍有额外开销（比如类型信息、引用计数）。真正节省内存的是 array 批量存储或 ctypes 直接对接 C 内存——单个值几乎不省空间，重点在语义明确和接口兼容。