前面分析了python内置类型的组成结构，今天来具体说说python基本内置类型的存储问题。
先谈谈int
python内部的int分为小整数和大整数，小整数[-5,257)，大整数即为其他的一些整数。
这样分的理由是一般来说我们编程，循环呀啥的，小整数出现的情况比较多，至于为啥是从-5开始到257，这个估计是python作者的经验了。
小整数对象的存储数组为：
#define NSMALLNEGINTS 5
#define NSMALLPOSINTS 257
static PyIntObject * small_ints[NSMALLNEGINTS + NSMALLPOSINTS];
small_ints被高大上的称之为小整数“内存池”,从python一运行，小整数在内存里面的位置就固定了，而且顺序也定下来，2在1的后一个，2的后面是3，即-5,-4,-3,-2.....。那么大整数呢？在python里面定义一个大整数，也不是定义一个就申请一下内存，开辟一个空间。大整数有大整数的内存池：
struct _intblock{
struct _intblock *next;
PyIntPbject objects[N_INTOBJECTS];
}
上面只是存储大整数的一个块，很多块连起来，就成了一个单向链表。
假设系统刚刚开始，我们还只有一个这样的块，从感觉上来讲，PyIntPbject objects[N_INTOBJECTS];肯定是存放具体对象的地方，也和小整数一样连续存放，一个萝卜一个坑？来个1亿几万亿怎么办？所以不是这样的，在这里python的设计者用了一个奇妙的方法。
原来，是拿着数组的空间当链表用，ob_type经过强制类型转化后充当了next指针的作用。
屡一下流程
申请一个整数，比如1000；
取出头指针(free_list)指向的元素，填充1000，头指针后移。
删除一个整数；
把删除的整数元素作为头结点加入到free_list链表当中。
string的字符存储方式和int小整数的一样，都是一个指针数组来指示位置的，但是字符串的不一样，有inner和非inner的方式，inner方式的“abc”和“abc”的地址是一样的，非inner方式，其内存地址不一样。
list和dict的和int与string有些不一样，他们是实时申请的，但在释放时，只释放对象里面动态内存的那一部分(即对象的内容），对象本身是没有被释放的，把他的地址存在一个数组中，这个数组的实际作为一个栈，若有申请，则往这个数组里面取栈顶地址然后初始化即可。
python源码基本的对象介绍到这里，下一章为pyc与PyCodeObject。
