python內存管理機制:

引用計數

垃圾回收(引用計數，標記清除，分帶回收)

內存池

1. 引用計數

當一個python對象被引用時 其引用計數增加 1 ; 當其不再被變量引用時 引用計數減 1 ; 當對象引用計數等于 0 時, 對象被刪除(引用計數是一種非常高效的內存管理機制)

增加引用個數的情況：1.對象被創建p = Person()，增加1；2.對象被引用p1 = p，增加1；3.對象被當作參數傳入函數func(object)，增加2，原因是函數中有兩個屬性在引用該對象；4.對象存儲到容器對象中l = [p]，增加1

減少引用個數的情況：1.對象的別名被銷毀del p，減少1；2.對象的別名被賦予其他對象，減少1；3.對象離開自己的作用域，如getrefcount(對象)方法，每次用完后，其對對象的那個引用就會被銷毀，減少1；4.對象從容器對象中刪除，或者容器對象被銷毀，減少1

2. 垃圾回收

垃圾回收機制: ① 引用計數 , ②標記清除 , ③分帶回收

引用計數 :

引用計數也是一種垃圾收集機制, 而且也是一種最直觀, 最簡單的垃圾收集技術.當python某個對象的引用計數降為 0 時, 說明沒有任何引用指向該對象, 該對象就成為要被回收的垃圾了.(如果出現循環引用的話, 引用計數機制就不再起作用了)

標記清除 :

如果兩個對象的引用計數都為 1 , 但是僅僅存在他們之間的循環引用,那么這兩個對象都是需要被回收的, 也就是說 它們的引用計數雖然表現為非 0 , 但實際上有效的引用計數為 0 ,.所以先將循環引用摘掉, 就會得出這兩個對象的有效計數.

分帶回收 :

從前面“標記-清除”這樣的垃圾收集機制來看，這種垃圾收集機制所帶來的額外操作實際上與系統中總的內存塊的數量是相關的，當需要回收的內存塊越多時，垃圾檢測帶來的額外操作就越多，而垃圾回收帶來的額外操作就越少；反之，當需要回收的內存塊越少時，垃圾檢測就將比垃圾回收帶來更少的額外操作。

3.內存池

內存池機制: python 中分為大內存和小內存: 256k為界限

大內存使用malloc 進行分配

小內存使用內存池是進行分配

python的內存池金字塔:

第3層: 最上層, 用戶對python對象的直接操作

第1層和第2層: 內存池, 有python 的 接口函數 PyMen_Malloc 實現, 若請求分配的內存在1 - 256字節之間就使用內存池進行分配, 調用malloc 函數分配內存, 但是每次只會分配 256 k 的內存. 不會調用free 函數釋放內層. 將該內存塊留在內存池中便下次使用

第 0 層: 大內存 . 若請求分配的內存大于 256 k , malloc函數分配, free函數釋放內存

第 - 1 -2 層: 操作系統進行操作

python的垃圾回收機制具體可見：https://www.cnblogs.com/kumata/p/9099134.html

總結

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