Python 占用电脑内存较小的原因可以归结为以下几点：
动态类型语言：
Python 是一种动态类型语言，这意味着在运行时，Python 解释器可以动态地添加或删除对象的属性。这种灵活性虽然带来了便利，但也可能导致内存使用上的不效率。
内存管理：
Python 类的每个实例都会维护一个字典来存放实例变量。这个字典基于哈希表构建，具有较高的内存占用率。
内存优化：
为了优化内存使用，Python 允许通过 `__slots__` 关键字来限制类的实例只能拥有预定义的属性，从而减少内存消耗。
垃圾回收机制：
Python 有一个自动的垃圾回收机制，可以回收不再使用的对象，释放内存。
解释器优化：
Python 解释器本身也经过优化，以减少内存占用和提高执行效率。
内存分配策略：
Python 在内存分配方面采取了策略，比如通过引用计数和垃圾回收来管理内存，避免内存泄漏。
需要注意的是，虽然 Python 在设计上追求内存效率，但在处理大数据或执行计算密集型任务时，其内存使用可能不如一些编译型语言高效。此外，内存占用也受程序设计和使用方式的影响，合理的设计可以减少内存消耗