python中重要的一個機制-----垃圾回收機制（GC）
概念：小整數對象池
整數在程序中使用非常廣泛，Python爲了優化速度，使用了小整數對象池，避免爲整數頻繁申請和銷燬內存空間，python中對於小整數的定義是[-5,127]這些整數對象是提前建立好的，不會被垃圾揮手。在python的程序中，所有位於這個範圍內的整數使用的都是同一個對象
概念：大整數對象池
每一個大整數，君創建一個新的對象。
總體：
小整數[-5,257)共用對象,常駐內存
單個字符共用對象,常駐內存
單個單詞,不可修改,默認開啓intern機制,共用對象,引用計數爲0,
則銷燬
（2）垃圾回收
現在的高級語言如java,c#等,都採用了垃圾收集機制,而不再是c,c++裏用戶自己管理維護內存的方式。自己管理內存極其自由,可以任意申請內存,但如同一把雙刃劍,爲大量內存泄露,懸空指針等bug埋下隱患。 對於一個字符串、列表、類甚至數值都是對象,且定位簡單易用的語言,自然不會讓用戶去處理如何分配回收內存的問題。 python裏也同java一樣採用了垃圾收集機制,不過不一樣的是:python採用的是引用計數機制爲主,標記-清除和分代收集兩種機制爲輔的策略
引用計數機制：python裏每一個東⻄都是對象,它們的核心就是一個結構體: PyObject ，該結構體中保存着一個計數機制ob_refcnt，用於統計引用次數,當引用計數爲0時,該對象生命就結束了
typedef struct_object {
int ob_refcnt;
struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;
引用計數機制的優點：
簡單
實時性：一旦沒有引用，內存直接釋放了，不用像其他機制等到特定時機。實時性還帶來一個好處:處理回收內存的時間分攤到了平時。
缺點：
維護引用計數消耗資源
循環引用—無法處理
（3）GC的功能
-----爲新生成的對象分配內存
-----識別垃圾對象,並且從垃圾對象那裏回收內存。
（4）垃圾回收模塊–gc模塊
Python中的垃圾回收是以引用計數爲主,分代收集爲輔。
導致引用計數+1的情況：
對象被創建,例如a=23
對象被引用,例如b=a
對象被作爲參數,傳入到一個函數中,例如func(a)
對象作爲一個元素,存儲在容器中,例如list1=[a,a]
導致引用計數-1的情況
對象的別名被顯式銷燬,例如del a
對象的別名被賦予新的對象,例如a=24
一個對象離開它的作用域,例如f函數執行完畢時,func函數中的局部變量(全局變量不會)
對象所在的容器被銷燬,或從容器中刪除對象
可以查看一個對象的引用計數：
import sys
a = “xuwentao”
sys.getrefcount(a)----得到的比正常的引用計數大1的，由於函數傳參數
python中有專門的垃圾回收機制—GC模塊，該模塊中存在着大量的操作
（5）python中的內建屬性
可以使用dir(xxx)—查看xxx有哪些屬性，py2中無繼承父類,稱之經典類,py3中已默認繼承object
常用的屬性：
__init__方法，默認自動調用父類的。如定義__init__方法時，需自己手動調用父類的__init__方法
__new__方法：創建實例時候需要
__class__方法：實例所在的類
__str__方法：實例字符串表示，可讀性
__del__方法：析構
__bases__方法：類的所有父類構成元素，類名.bases
等等
（6）python中的內建函數
可以通過:help(function)—查看函數如何使用
—range
—map
—filter函數
—reduce函數
—sorted函數
—集合set
等等
（7）python中的模塊
python有一套很有用的標準庫。標準庫會隨着python解釋器，一起安裝到你的電腦中。他是python的一個組成部分：
builtins 內建函數默認加載
os 操作系統接口
sys Python自身的運行環境
functools 常用的工具
json 編碼和解碼 JSON 對象
logging 記錄日誌,調試
multiprocessing 多進程-------------系統編程中使用
threading 多線程---------------------系統編程中使用
copy 拷⻉
time 時間
datetime 日期和時間
calendar 日曆
hashlib 加密算法—一般用於註冊、登錄中的加密算法中
random 生成隨機數
re 字符串正則匹配
socket 標準的 BSD Sockets API
shutil 文件和目錄管理
glob基於文件通配符搜索
常用的拓展庫：
requests 使用的是 urllib3,繼承了urllib2的所有特性
urllib 基於http的高層庫
scrapy 爬蟲
beautifulsoup4 HTML/XML的解析器
celery 分佈式任務調度模塊
redis 緩存
Pillow(PIL) 圖像處理
xlsxwriter 僅寫excle功能,支持xlsx
xlwt 僅寫excle功能,支持xls ,2013或更早版office
xlrd 僅讀excle功能
elasticsearch 全文搜索引擎
pymysql 數據庫連接庫
mongoengine/pymongo mongodbpython接口
matplotlib 畫圖
numpy/scipy 科學計算
django/tornado/flask web框架
xmltodict xml 轉 dict
SimpleHTTPServer 簡單地HTTP Server,不使用Web框架
gevent 基於協程的Python網絡庫
fabric 系統管理
pandas 數據處理庫
scikit-learn 機器學習庫
（8）python中的編碼風格
促進團隊合作
提高代碼可讀性
有助於代碼審查
養成習慣，有助於程序員自身的成長
總之就是編碼規範的能力是在不斷的學習和提升的