Python 源码来分析列表的 Resize 机制

理逻辑为：

1. 先判断原 list 对象已分配的空间是否满足新需求：大于 newsize，且不超过 newsize 的两倍(超过 newsize 两倍时，需要缩短已分配空间)。满足，则无需再调整。
2. 计算新数组的需要容纳的元素的数目：new_allocated。这个算法有点难理解：它会额外分配一些内存，并将这块内存以 4 的倍数进行对齐。可以不用去细究为什么要这样计算。
3. 计算需要重新分配的内存大小：num_allocated_bytes。
4. 调用 PyMem_Realloc() 分配内存。

更新 self 指向对象的相关属性：调整变长数组指针的指向，设置 list 中元素的个数，设置已分配空间的大小。

【哪些操作会导致列表 resize?】

我们已经了解了 resize 的执行逻辑。那么 list 会在什么情况下 resize 底层数组呢?

• 数组内存不够用的时候

insert、append、extend、切片赋值，这些操作都有可能需要分配更多的内存。

• 数组内存冗余的时候

pop、remove 可能需要缩减数组的空间，避免浪费。

看起来，凡是修改 list 元素数目的操作都有可能导致 resize 的发生。这些操作函数(定义在 listobject.c 中)确实也全部调用了 list_resize() 函数。

根据上边的 resize 算法，如果你的 list 中的元素数目抖动很大，发生 resize 的概率就大很多。

因此，我们在开发中应尽量避免频繁大幅度增减 list 元素的情况，以提升程序的运行效率。

（编辑：甘孜站长网）

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