，afaik，内置的，默认的JSON解码器实际上是，请参阅https://github.com/python/cpython/commit/7d6e076f6d8dd48cfd748b02dad17dbeb0b346a3)可以共享用于重复dict键的对象。
最近，我在一个users.json文件中有数据，由于该文件太大，需要花费大量时间才能加载到VsCode中(因为它是29mb文件，所以我很惊讶(，我想利用这个机会来利用蟒蛇的内存使用情况，我将文件全部加载到内存中，并按预期工作。
虽然我有一个问题，但我更需要解释，如果答案太明显，请原谅我；
当我对加载的
json对象进行内省时，我发现对象大小(1.3mb(远小于我的文件系统(MacOS(上的文件大小(29.6mb(，这怎么可能呢？尺寸上的差异太大了，不容忽视。更糟糕的是，我有一个较小的文件，该文件返回了类似大小的结果(在磁盘上/已加载，~358kb(，哈哈。
import json
with open('users.json') as infile:
data = json.load(infile)
print(f'Object Item Count: {len(data):,} items nObject Size: {data.__sizeof__():,} bytes)
使用sys.getsizeof(data)会返回类似的东西，可能会有一些gc开销。
这将返回磁盘上文件的准确大小(29586765字节，29mb(
from pathlib import Path
Path('users.json').stat().st_size
请有人向我解释一下发生了什么，有人会认为应该在大小上相似，或者我错了。
sys.getsizeof()不会递归到对象中：
只考虑直接归因于对象的内存消耗，而不考虑它所指对象的内存损耗。
从JSON文件加载的所有字符串、数字等都是前面提到的"引用的对象"。
为了获得更准确的结果，您可以使用
- 测量Python进程加载前后的内存使用情况(例如。https://stackoverflow.com/a/21632554/51685)
- 使用内存探查器(例如，建议使用哪种Python内存探查器？(
也就是说，有些对象在内存中会比在磁盘上更小；例如，一个大的数字，比如说36 << 921在磁盘上是279字节，而sys.getsizeof()在内存中把它固定在148字节。类似地，一个足够智能的JSON解码器(
json是，而不是