《深入 Python 内存管理：从引用计数到分代回收的实战指南》

《深入 Python 内存管理：从引用计数到分代回收的实战指南》

一、引言：为什么内存管理值得你关注？

在 Python 的世界里，开发者常常被“简洁优雅”的语法所吸引，却容易忽略底层的内存机制。但随着项目规模扩大、性能要求提升，内存管理就不再是幕后英雄，而是影响程序稳定性与效率的关键因素。

我曾在一个数据处理项目中，因忽略对象生命周期导致内存泄漏，最终不得不重构整个模块。那次经历让我意识到：理解 Python 的内存管理，不只是优化性能，更是写出可维护代码的基石。

本文将带你构建一座“内存金字塔”，从底层的引用计数，到中层的小对象池，再到顶层的分代垃圾回收机制，逐层剖析 Python 如何高效管理内存。

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二、第一层：引用计数机制（Reference Counting）

Python 的内存管理以引用计数为基础。每个对象都有一个计数器，记录它被引用的次数。当计数归零时，对象就会被销毁。

示例：引用计数的基本行为

import sys

a = [1, 2, 3]
b = a
c = a

print(sys.getrefcount(a))  # 输出通常为 4（a、b、c、getrefcount 参数本身）

💡 注意：sys.getrefcount() 会临时增加一次引用，所以结果比你预期的多 1。

优势与问题

• ✅ 优势：实时销毁无用对象，避免内存堆积。
• ❌ 问题：无法处理循环引用。

class Node:
    def __init__(self):
        self.ref = self

n = Node<