本文系统阐述了将 Python 列表“压缩”的四条路径：用更紧凑的数据结构替代列表、序列化后用通用压缩算法、利用数据模式进行专用编码以及语义层降维操作；明确目标（内存、带宽、时延或结构简化）后，分别选用 array/numpy、zlib/zstd/brotli、RLE/差分/字典编码等方案，并通过分块、基准与可观测保障工程落地，同时给出对比表与实践清单以指导选型与协作。