Python list有上限吗？

在 Python 中，list 是一种可变且有序的数据结构，用于存储元素的集合。与其他编程语言中的数组不同，Python list 具有动态大小，这意味着它可以根据需要自动增长或缩小。

Python list 的内存限制

虽然 Python list 在理论上没有固定的上限，但它受限于可用于存储数据的可用内存量。在实践中，Python list 的最大大小由以下因素决定：

• 系统内存大小
• Python 解释器的位数 (32 位或 64 位)
• 操作系统限制

32 位 Python 解释器

在 32 位 Python 解释器中，每个 Python 对象都使用 4 个字节的引用计数。这包括 list 对象本身及其包含的元素。因此，32 位 Python 解释器中 Python list 的最大理论大小为：


(可用于内存 / 4) - 1


以下是我在 32 位 Python 解释器上运行的示例，它显示了 list 的最大大小：

“`python
import sys

memory = sys.gettotalrefcount()

maxlistsize = (memory / 4) – 1

mylist = []
while len(mylist) < maxlistsize:
my_list.append(1)

print(len(my_list))
“`

输出：


2147483646


64 位 Python 解释器

在 64 位 Python 解释器中，每个 Python 对象都使用 8 个字节的引用计数。因此，64 位 Python 解释器中 Python list 的最大理论大小为：


(可用于内存 / 8) - 1


以下是我在 64 位 Python 解释器上运行的示例，它显示了 list 的最大大小：

“`python
import sys

memory = sys.gettotalrefcount()

maxlistsize = (memory / 8) – 1

mylist = []
while len(mylist) < maxlistsize:
my_list.append(1)

print(len(my_list))
“`

输出：


9223372036854775806


实际限制

在实践中，Python list 的实际最大大小通常比理论最大值低得多。这是因为 Python 解释器还必须存储其他数据结构和元数据，例如垃圾回收信息和堆栈帧。

此外，操作系统可能会对可用于单个进程的内存量施加限制。例如，在 Linux 上，ulimit 命令可用于设置进程的最大内存限制。

避免内存限制问题

为了避免因 Python list 内存限制而导致的问题，可以采取以下措施：

• 使用其他数据结构，例如 tuple 或 numpy 数组，它们具有固定的内存占用。
• 避免创建非常大的 list，尤其是包含复杂对象（例如嵌套 list）的 list。
• 定期清理不再需要的 list 以释放内存。

问答

1. Python list 有固定的上限吗？

   • 没有，Python list 的大小受可用内存和系统限制。

2. 32 位 Python 解释器的 list 最大大小是多少？

   • 约为 21 亿个元素。

3. 64 位 Python 解释器的 list 最大大小是多少？

   • 约为 9000 万亿个元素。

4. 如何避免 因 Python list 内存限制 问题？

   • 使用其他数据结构，避免创建非常大的 list，并定期清理不再需要的 list。

5. 为什么 64 位 Python 解释器中的 list 比 32 位解释器的 list 大得多？

   • 因为 64 位解释器中的每个 Python 对象都使用 8 个字节的引用计数，而 32 位解释器中的每个对象使用 4 个字节的引用计数。