当你导入pandas时，它会执行大量的NumPy操作，包括调用
UNICODE_setitem来处理所有单个ASCII字母字符串，在其他地方也可能对单个ASCII数字字符串执行类似的操作。
这个NumPy函数调用了已弃用的C API
PyUnicode_AsUnicode。
当你在CPython 3.3+中调用它时，它会将
wchar_t *表示形式缓存在字符串内部结构的
wstr成员中，作为两个wchar_t值
w'a'和
'\0'，这在32位
wchar_t构建的Python中占用8个字节。并且
str.__size__将考虑到这一点。
因此，所有ASCII字母和数字的单字符变量字符串会增加8个字节大小。
首先，我们知道这显然发生在
import pandas上（参见
Brad Solomon's answer）。它可能会发生在
np.set_printoptions(precision=4, threshold=625, edgeitems=10)上（miradulo曾在
ShadowRanger's answer中发表过评论，但后来删除了），但绝不会发生在
import numpy上。
其次，我们知道它发生在
'a'上，但其他单字符字符串呢？
为了验证前者并测试后者，我运行了这段代码：
import sys
strings = [chr(i) for i in (0, 10, 17, 32, 34, 47, 48, 57, 58, 64, 65, 90, 91, 96, 97, 102, 103, 122, 123, 130, 0x0222, 0x12345)]
sizes = {c: sys.getsizeof(c) for c in strings}
print(sizes)
import numpy as np
sizes = {c: sys.getsizeof(c) for c in strings}
print(sizes)
np.set_printoptions(precision=4, threshold=625, edgeitems=10)
sizes = {c: sys.getsizeof(c) for c in strings}
print(sizes)
import pandas
sizes = {c: sys.getsizeof(c) for c in strings}
print(sizes)
在多个CPython安装中（但所有64位CPython 3.4或更高版本在Linux或macOS上），我得到了相同的结果：
{'\x00': 50, '\n': 50, '\x11': 50, ' ': 50, '"': 50, '/': 50, '0': 50, '9': 50, ':': 50, '@': 50, 'A': 50, 'Z': 50, '[': 50, '`': 50, 'a': 50, 'f': 50, 'g': 50, 'z': 50, '{': 50, '\x82': 74, 'Ȣ': 76, '': 80}
{'\x00': 50, '\n': 50, '\x11': 50, ' ': 50, '"': 50, '/': 50, '0': 50, '9': 50, ':': 50, '@': 50, 'A': 50, 'Z': 50, '[': 50, '`': 50, 'a': 50, 'f': 50, 'g': 50, 'z': 50, '{': 50, '\x82': 74, 'Ȣ': 76, '': 80}
{'\x00': 50, '\n': 50, '\x11': 50, ' ': 50, '"': 50, '/': 50, '0': 50, '9': 50, ':': 50, '@': 50, 'A': 50, 'Z': 50, '[': 50, '`': 50, 'a': 50, 'f': 50, 'g': 50, 'z': 50, '{': 50, '\x82': 74, 'Ȣ': 76, '': 80}
{'\x00': 50, '\n': 50, '\x11': 50, ' ': 50, '"': 50, '/': 50, '0': 58, '9': 58, ':': 50, '@': 50, 'A': 58, 'Z': 58, '[': 50, '`': 50, 'a': 58, 'f': 58, 'g': 58, 'z': 58, '{': 50, '\x82': 74, 'Ȣ': 76, '': 80}
所以，
import numpy 不会改变任何东西，
set_printoptions 也是如此（很可能是为什么 miradulo 删除了评论……），但
import pandas 会有影响。
而且，它显然只影响 ASCII 数字和字母，不影响其他字符。
另外，如果你把所有的
print 改成
print(sizes.values())，这样字符串就不会被编码输出，你会得到相同的结果，这意味着要么不是关于缓存 UTF-8，要么即使我们不强制使用它，它也总是发生。
明显的可能性是Pandas正在调用
遗留的PyUnicode API之一，以生成所有ASCII数字和字母的单字符字符串。所以这些字符串最终不是以紧凑的ASCII格式，而是以遗留的格式呈现，对吗？（有关此含义的详细信息，请参见
源代码中的注释。）
不是的。使用我
superhackyinternals的代码，我们可以看到它仍然是紧凑的ASCII格式：
import ctypes
import sys
from internals import PyUnicodeObject
s = 'a'
print(sys.getsizeof(s))
ps = PyUnicodeObject.from_address(s)
print(ps, ps.kind, ps.length, ps.interned, ps.ascii, ps.compact, ps.ready)
addr = id(s) + PyUnicodeObject.utf8_length.offset
buf = (ctypes.c_char * 2).from_address(addr)
print(addr, bytes(buf))
import pandas
print(sys.getsizeof(s))
s = 'a'
ps = PyUnicodeObject.from_address(s)
print(ps, ps.kind, ps.length, ps.interned, ps.ascii, ps.compact, ps.ready)
addr = id(s) + PyUnicodeObject.utf8_length.offset
buf = (ctypes.c_char * 2).from_address(addr)
print(addr, bytes(buf))
我们可以看到Pandas将大小从50更改为58，但字段仍然是：
<__main__.PyUnicodeObject object at 0x101bbae18> 1 1 1 1 1 1
换句话说，它是1BYTE_KIND，长度为1，可回收的，ASCII编码，紧凑且就绪。
但是，如果你看一下ps.wstr，在Pandas之前它是一个空指针，而在Pandas之后它是指向wchar_t字符串w"a\0"的指针。并且str.__sizeof__将考虑到wstr的大小。
因此，问题是，如何得到一个具有
wstr 值的 ASCII 紧凑字符串？
简单：您调用
PyUnicode_AsUnicode（或者其他访问 3.2 风格本地
wchar_t * 内部存储的已弃用函数或宏）。该本地内部存储在 3.3+ 中实际上并不存在。因此，为了向后兼容，这些调用通过即时创建该存储空间、将其放置在
wstr 成员上，并调用相应的
PyUnicode_AsUCS[24] 函数对其进行解码来处理。（除非您处理的紧凑字符串的种类恰好与
wchar_t 宽度匹配，在这种情况下，
wstr 只是指向本地存储的指针。）
您希望
str.__sizeof__ 最好包括该额外存储空间，而
从源代码中，您可以看到它确实包括。
让我们验证一下：
import ctypes
import sys
s = 'a'
print(sys.getsizeof(s))
ctypes.pythonapi.PyUnicode_AsUnicode.argtypes = [ctypes.py_object]
ctypes.pythonapi.PyUnicode_AsUnicode.restype = ctypes.c_wchar_p
print(ctypes.pythonapi.PyUnicode_AsUnicode(s))
print(sys.getsizeof(s))
塔达，我们的50变成了58。
那么，你如何确定这个调用发生在哪里？
实际上，在Pandas和Numpy中有大量对PyUnicode_AsUnicode、PyUnicode_AS_UNICODE宏以及其他调用它们的函数的调用。因此，我在lldb中运行Python，并将断点附加到PyUnicode_AsUnicode上，并使用一个跳过脚本，如果调用堆栈帧与上次相同，则跳过。
前几个调用涉及日期时间格式。然后有一个单字母调用。堆栈框架为：
multiarray.cpython-36m-darwin.so`UNICODE_setitem + 296
在multiarray之上，一直到import pandas，所有内容都是纯Python。因此，如果您想确切地知道Pandas在调用此函数的位置，您需要在pdb中进行调试，这是我尚未完成的。但是我认为我们现在已经有足够的信息了。
