python 内存管理

从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制

一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况： 1，一个对象分配一个新名称 2，将其放入一个容器中（如列表、元组或字典） 引用计数减少的情况： 1，使用del语句对对象别名显示的销毁 2，引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数 多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。

二、垃圾回收 1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。 2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制 Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。 1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。 2，Python中所有小于256个字节的对象都使用