本文系统阐释了Python的int：它是任意精度、不可变、可哈希的大整数对象，底层以PyLongObject多“digit”存储，不会溢出但性能与内存随位长线性增长；CPython具有小整数缓存以降低频繁创建成本。文章对比了Python int与定长类型（NumPy、C/Java）的位长与溢出行为，提出在高精度与高性能之间做场景化选择，并给出算法优先、批量向量化、跨语言扩展与类型契约的实践建议；强调避免隐式转换导致精度问题，以及在容器与二进制协议中的位宽与端序规范。最后展望解释器与生态对性能的持续优化，并提示在团队协作中记录类型约束与策略以降低隐性成本。