以下两个代码是等效的，但是第一个大约占用700M内存，后一个仅占用约100M内存（通过Windows任务管理器）。这里会发生什么？
def a():
lst = []
for i in range(10**7):
t = "a"
t = t * 2
lst.append(t)
return lst
_ = a()
def a():
lst = []
for i in range(10**7):
t = "a" * 2
lst.append(t)
return lst
_ = a()
@vurmux提出了使用不同内存的正确原因：字符串实习，但似乎缺少一些重要的细节。
CPython实现在编译期间会实习一些字符串，例如"a"*2-有关如何/为什么"a"*2实习的更多信息，请参见此SO-post。
澄清：正如@MartijnPieters在他的评论中正确指出的：重要的是编译器是否进行常量折叠（例如，求两个常量的乘积"a"*2）。如果完成了常量折叠，则将使用所得常量，并且列表中的所有元素将引用同一对象，否则不引用。即使所有字符串常量都被求和（因此进行了常量折叠=>字符串被求和），也很难说intern：这里的关键是常量折叠，因为它也解释了根本没有interning的类型的行为，例如浮点数（如果使用t=42*2.0）。
是否经常发生折叠，可以使用dis-module 轻松验证（我称您为第二个版本a2()）：
>>> import dis
>>> dis.dis(a2)
...
4 18 LOAD_CONST 2 ('aa')
20 STORE_FAST 2 (t)
...
如我们所见，在运行时不会执行乘法运算，而是直接加载乘法运算的结果（在编译时计算）-结果列表包含对同一对象的引用（常量加载18 LOAD_CONST 2）：
>>> len({id(s) for s in a2()})
1
在那里，每个引用仅需要8个字节，这意味着需要大约80Mb（+列表的过度分配+解释程序所需的内存）内存。
在Python3.7中，如果生成的字符串包含4096个以上的字符，则不会执行常量折叠，因此将替换"a"*2为"a"*4097会导致以下字节码：
>>> dis.dis(a1)
...
4 18 LOAD_CONST 2 ('a')
20 LOAD_CONST 3 (4097)
22 BINARY_MULTIPLY
24 STORE_FAST 2 (t)
...
现在，不预先计算乘法，结果字符串中的引用将是不同的对象。
优化器还不够智能，无法识别，t实际上"a"位于中t=t*2，否则它将能够执行常量折叠，但是目前为止，第一个版本（我称之为a2()）的结果字节码：
... 5 22 LOAD_CONST 3（2）24 LOAD_FAST 2（t）26 BINARY_MULTIPLY 28 STORE_FAST 2（t）...
它将返回一个列表，其中包含10^7不同的对象（但所有对象均相等）：
>>> len({id(s) for s in a1()})
10000000
也就是说，每个字符串大约需要56个字节（sys.getsizeof返回51，但是由于pymalloc-memory-allocator是8字节对齐的，因此将浪费5个字节）+每个引用8个字节（假设64bit-CPython-version），因此大约为610Mb （+列表的过度分配+解释器所需的内存）。
您可以通过sys.intern以下方式强制执行字符串的中间操作：
import sys
def a1_interned():
lst = []
for i in range(10**7):
t = "a"
t = t * 2
# here ensure, that the string-object gets interned
# returned value is the interned version
t = sys.intern(t)
lst.append(t)
return lst
确实，我们现在不仅可以看到需要的内存更少，而且列表还具有对同一对象的引用（可在此处在线查看其较小的size（10^5））：
>>> len({id(s) for s in a1_interned()})
1
>>> all((s=="aa" for s in a1_interned())
True
字符串实习可以节省大量内存，但是有时很难理解字符串是否要实习。调用sys.intern明确消除了这种不确定性。
所引用的其他临时对象的存在t不是问题：CPython使用引用计数进行内存管理，因此，只要没有对它的引用，就立即删除该对象-无需垃圾收集器进行任何交互，而垃圾收集器仅在CPython中使用分解周期（这与Java的GC不同，因为Java不使用引用计数）。因此，临时变量实际上是临时变量-无法累积这些对象以对内存使用产生任何影响。
临时变量的问题t仅在于它阻止了编译期间的窥孔优化，该优化是针对"a"*2而不是针对进行的t*2。