Python如何内存管理

1. 引用计数：python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。

2. 垃圾回收：python会检查引用计数为0的对象，清除其在内存占的空间；循环引用对象则用一个循环垃圾回收器来回收

3. 内存池机制：在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。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。

a) 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。

b) Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。另外Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

Python垃圾回收机制
（自动处理分配回收内存的问题，没用了内存泄漏的隐患），以引用计数机制为主，标记-清楚和分代收集两种机制为辅

计数机制就是python中的每一个对象都有一个引用计数的值，当有引用的时候，这个值会增加，引用他的对象被删除时，这个值减小，引用计数的值为0时，该对象生命结束，python会把这段内存自动回收。（缺点，循环引用，如果l1和l2相互引用，没用其他的对象引用他们，这两段内存永远无法被回收）