Python list 扩容机制是怎样的？

python列表底层用动态数组实现，扩容在len(list)==allocated_capacity时触发，采用渐进式增长策略：小列表+4、中等列表×1.125、大列表+1/6，且不因pop缩容。

Python 列表（list）底层是用动态数组实现的，扩容不是每次 append 都发生，而是采用“预留空间 + 增量扩容”策略，兼顾时间效率和内存开销。

扩容触发条件

当执行 append()、insert() 等操作导致当前元素数量超过已分配容量时，解释器会自动扩容。核心判断逻辑是：

• len(list) == allocated_capacity 时触发扩容
• 不因 pop() 或切片等操作缩容（缩容需手动调用 del 或重建）

扩容倍数与增长公式

CPython 实现中，新容量按以下规则计算（非固定倍数，而是渐进式增长）：

• 小列表（当前 size
• 中等列表（9 ≤ size
• 大列表（size ≥ 500）：新 capacity = old capacity + old capacity // 6（约 1.167 倍）

例如：[0]*64 后再 append 一次，capacity 会变成 72；继续追加到 72 个元素时，下一次扩容会升到 81 左右。

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内存预分配与 over-allocation

扩容时实际申请的内存比所需元素数略多，这种“over-allocation”是为了减少频繁 realloc。你可以通过 sys.getsizeof() 和 len() 对比观察：

• l = []：初始 capacity 通常为 0 或 4（版本相关）
• l = [1,2,3]：len(l) 是 3，但 sys.getsizeof(l) 显示它占了约 80–104 字节，说明已有冗余空间

如何查看和控制容量？

Python 不提供直接访问 capacity 的接口，但可通过间接方式估算：

• 用 sys.getsizeof(l) 减去基础对象开销（约 56 字节），再除以指针大小（64 位系统为 8 字节），可粗略反推已分配 slot 数
• 想最小化内存浪费？批量初始化时用 [None] * n 或 list(range(n))，避免多次 append 触发多轮扩容
• 若明确知道最终长度且需频繁修改，考虑用 Array.array 或 numpy 数组替代