1 概述
對於Python這樣的動態語言，如何高效的管理內存，是很重要的一部分，在很大程度上決定了Python的執行效率。與大多數編程語言不同，Python中的變量無需事先申明，變量無需指定類型，程序員無需關心內存管理，Python解釋器給你自動回收。我們知道在變量分配內存時，是借用系統資源，在使用完成後，應該歸還所借用的系統資源，Python承擔了這個複雜的內存管理工作，從而讓程序員更加的關注程序的編寫質量上。
在執行過程中，Python會頻繁的創建和銷燬大量的對象，這些都涉及到內存的管理。以下從三個方面來分析Python是如何進行內存管理的。
2 對象的引用計數機制
在Python中是通過引用計數來保持對內存中的變量追蹤的，也就是做Python內部記錄中所有在使用對象各有多少個引用。Python中有個內部跟蹤變量叫做引用計數器，每個變量有多少個引用，簡稱引用計數。當某個對象的引用計數爲0時，就列入了垃圾回收隊列。
引用計數增加的情況：
1. 一個對象分配一個新名稱
2. 將其放入一個容器中（如列表、元組或字典）
引用計數減少的情況：
1. 使用del語句對對象別名顯式的銷燬
2. 引用超出作用域或被重新賦值
sys.getrefcount( )函數可以獲得對象的當前引用計數
多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對於不可變數據（如數字和字符串），解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。
3 垃圾回收機制
3.1 當一個對象的引用計數歸零時，與該對象對應的析構函數就會被調用，但調用析構函數並不意味着最終一定要調用free釋放內存空間，通常是將該對象通過垃圾收集機制處理，將其佔用的空間歸還到內存池中。
3.2 當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，並銷燬用於引用底層對象的名稱。然而由於每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷燬。（從而導致內存泄露）。爲解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環並刪除它們。
4 內存池機制
Python提供了對內存的垃圾回收機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
4.1 小塊內存池機制Pymalloc機制
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，由於這些內存的申請並不是爲了創建對象，所以並沒有對象一級的內存池機制。這就意味着在運行期間，Python會大量的執行malloc和free操作。爲了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放，即Pymalloc機制。
1. 當申請的內存小於256字節時，PyObject_Malloc會在內存池中申請內存；當申請的內存大於256字節時，PyObject_Malloc的行爲將蛻化爲malloc的行爲。當然，通過修改Python源代碼，我們可以改變這個默認值，從而改變Python的默認內存管理行爲。
2. 對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。
——遊響雲停