在 Python 中，所有的对象都存活在系统堆上。也就是说，如果没有特殊的机制，对于频繁使用的小整数对象，Python将一次又一次地使用 malloc 在堆上申请空间，同时又会不厌其烦地一次次 free。这样的操作极大降低了运行效率，而且还会在系统堆上造成大量的内存碎片，严重影响 Python 的整体性能。于是对于小整数使用了对象池技术，PyLongObject 对象是不可变对象，意味着对象池里的每一个 PyLongObject 对象都能被任意地共享。

小整数和大整数的分界点在哪里？Python 提供了一种方法，用户可以调整小整数和大整数的分界点，从而动态确定小整数对象池中到底应该有多少个小整数对象。但是 Python 提供的这种方法非常原始，为了达到动态调整的目的，只有修改源代码，然后重新编译出新的 Python 来。

在 pycore_global_objects.h 文件中，这个毫不起眼的 small_ints 就是举足轻重的小整数对象的对象池。小整数集合的范围默认设定为[-5, 256]，但是你完全可以修改 NSMALLPOSINTS 和 NSMALLNEGINTS，重新编译 Python，从而将这个范围向两端伸展或收缩。

对小整数对象，Python 直接将这些整数对应的 PyLongObject 缓存在内存中，并将其指针存放在 small_ints 中。