Python 这个字节字符串实际占用多少内存？

我的理解是os.Uradom（size）输出给定“size”的随机字节串，但是：

import os
import sys

print(sys.getsizeof(os.urandom(42)))

>>>
75

为什么这不是42

以及一个相关问题：

import base64
import binascii


print(sys.getsizeof(base64.b64encode(os.urandom(42))))
print(sys.getsizeof(binascii.hexlify(os.urandom(42))))

>>>
89
117

为什么它们如此不同？哪种编码是存储诸如os.uradom给定的字节字符串的最有效的内存方式

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编辑：说这个问题与我的问题是重复的似乎有点牵强，我的问题不是关于len（）和getsizeof（）之间的区别。我对Python对象通常使用的内存感到困惑，这个问题的答案已经为我澄清了。

Python字节字符串对象不仅仅是组成它们的字符。它们是完全成熟的对象。因此，它们需要更多的空间来容纳对象的组件，例如类型指针（需要识别bytestring甚至是什么类型的对象）和长度（需要效率，因为Python bytestring可以包含空字节）

最简单的对象，

对象

实例需要空间：

>>> sys.getsizeof(object())
16

问题的第二部分很简单，因为

b64encode（）

和

hexlify（）

生成的字符串长度不同；后者长28个字符，这与

sys.getsizeof（）

报告的值不同，这并不奇怪

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除非使用某种形式的压缩，否则没有任何编码比已有的二进制字符串更有效，在这种情况下尤其如此，因为数据是随机的，本质上是不可压缩的。

在第二个示例中，生成的字符串长度不同（base64与hex），因此，它们是不平等的。通常，通过获取

getsizeof（）

的结果并减去每个对象的

len（）

，您可以计算出每个对象使用了多少内存，因此在您的示例中，每个对象都有33个额外的字节添加到它们上。

>>> s1 = base64.b64encode(os.urandom(42))
>>> s1
b'CtlMjDM9q7zp+pGogQci8gr0igJsyZVjSP4oWmMj2A8diawJctV/8sTa'
>>> s2 = binascii.hexlify(os.urandom(42))
>>> s2
b'c82d35f717507d6f5ffc5eda1ee1bfd50a62689c08ba12055a5c39f95b93292ddf4544751fbc79564345'

>>> len(s2) - len(s1)
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>>> sys.getsizeof(s2) - sys.getsizeof(s1)
28