答:從三個方面來說,一物件的引用計數機制,二垃圾**機制,三記憶體池機制
⒈物件的引用計數機制
python 內部使用引用計數， 來保持追蹤記憶體中的物件， 所有物件都有引用計數。
引用計數增加的情況：
❶乙個物件分配乙個新名稱
❷將其放入乙個容器中（如列表、 元組或字典）
引用計數減少的情況：
❶使用 del 語句對物件別名顯示的銷毀
❷引用超出作用域或被重新賦值
sys.getrefcount( )函式可以獲得物件的當前引用計數，多數情況下， 引用計數比你猜測得要大得多。 對於不可變資料（如數字和字串） ， 直譯器會在程式的不同部分共享記憶體， 以便節約記憶體。
⒉垃圾**
❶當乙個物件的引用計數歸零時， 它將被垃圾收集機制處理掉。
❷當兩個物件 a 和 b 相互引用時， del 語句可以減少 a 和 b 的引用計數， 並銷毀用於引用底層物件的名稱。 然而由於每個物件都包含乙個對其他物件的應用，因此引用計數不會歸零， 物件也不會銷毀。 （從而導致記憶體洩露） 。 為解決這一問題， 直譯器會定期執行乙個迴圈檢測器， 搜尋不可訪問物件的迴圈並刪除它們。
⒊記憶體池機制
python 提供了對記憶體的垃圾收集機制， 但是它將不用的記憶體放到記憶體池而不是返回給作業系統。
❶pymalloc 機制。 為了加速 python 的執行效率， python 引入了乙個記憶體池機制， 用於管理對小塊記憶體的申請和釋放。
❷python 中所有小於 256 個位元組的物件都使用 pymalloc 實現的分配器， 而大的物件則使用系統的 malloc。
❸對於 python 物件， 如整數， 浮點數和 list， 都有其獨立的私有記憶體池， 物件間不共享他們的記憶體池。 也就是說如果你分配又釋放了大量的整數， 用於快取這些整數的記憶體就不能再分配給浮點數。
答： pychecker 是乙個 python **的靜態分析工具， 它可以幫助查詢 python **的 bug, 會對**的複雜度和格式提出警告pylint 是另外乙個工具可以進行 codingstandard 檢查
前端優化：
1 減少http請求
2 html和css放在頁面上部，js放在底部。因為js載入慢防止顯示不全，效能差，影響使用者體驗
後端優化
1 快取儲存讀寫次數搞變化少的資料，如**首頁和商品資訊。通常固定的或者更新周期長的資料放在快取中，應用程式讀取時候找不到再訪問磁碟進行讀寫操作。（磁碟訪問速度遠遠低於記憶體）
2 對耗時操作採用非同步處理，對採集比較頻繁資料單獨儲存
3 **優化，方法封裝，避免多次巢狀使用迴圈
資料庫：
1 如果有條件，資料放在redis讀取快
2 建立索引和外來鍵
3 多多表聯合查詢的資料進行檢視處理
同源策略同時滿足協議相同、網域名稱相同和埠相同。
1 session存放在伺服器端，cookie在客戶端（瀏覽器檢視）
2 session執行依賴session id，session id存放在cookie中，兩者同時生效
3 session安全性較高
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