1.引用计数：
1）python中的对象引用个数在内存都有保存；可以使用sys.getrefcount()获得引用计数
2.垃圾回收机制：
1）引用计数：引用计数也是一种垃圾收集机制，当某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了；
2）标记清除：如果两个对象的引用计数都为1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非0，但实际上有效的引用计数为0。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数；在实际操作中，并不改动真实的引用计数，而是将集合中对象的引用计数复制一份副本，改动该对象引用的副本。对于副本做任何的改动，都不会影响到对象生命周期的维护；
3）分代回收 ：当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行，这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟
3.内存池机制：
1）Python在运行期间会大量地执行malloc（内存分配）和free（内存释放）的操作，频繁地在用户态和内核态之间进行切换，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；Python内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在256个字节，当申请的内存小于256字节时，PyObject_Malloc会在内存池中申请内存；当申请的内存大于256字节时，PyObject_Malloc的行为将蜕化为malloc的行为。当然，通过修改Python源代码，我们可以改变这个默认值，从而改变Python的默认内存管理行为；