Python是如何进行内存管理的？
对象的引用计数机制,垃圾回收机制,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、垃圾回收机制
- 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。
- 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pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3. 对于Python对象，如整数，浮点数和列表，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。