這裡總結一下python的記憶體管理機制：
python利用「引用計數」實現一種較為簡單的「垃圾**機制」，且掃瞄時使用「分代**」提高掃瞄效率，且**站稱為「記憶體池」；
（1）引用計數：
簡而言之 ，就是在python中，每個物件都有指向該物件的引用總數---引用計數，當某個物件的引用計數為0時，我們就可以考慮將其進行垃圾**了；
（2）垃圾**機制：
即是對上面的引用計數為0的物件進行**，當然**的時候採用了乙個分代**的機制，幫助提高掃瞄的效率。另外，python中的垃圾**不是直接釋放掉，而是將其**到記憶體池中，以備下次使用；
（3）記憶體池：
垃圾**站，相當於乙個金字塔結構，如下：
第3層：最上層，使用者對python物件的直接操作
第1層和第2層：記憶體池，有python的介面函式pymem_malloc實現-----若請求分配的內存在1~256位元組之間就使用記憶體池管理系統進行分配，呼叫malloc函式分配記憶體，但是每次只會分配一塊大小為256k的大塊記憶體，不會呼叫free函式釋放記憶體，將該記憶體塊留在記憶體池中以便下次使用。
第0層：大記憶體-----若請求分配的記憶體大於256k，malloc函式分配記憶體，free函式釋放記憶體。
第-1，-2層：作業系統進行操作
注意：python的這種引用計數還有乙個問題就是「孤立引用環」的情況，如下：
Python記憶體管理機制
一 python記憶體 因為要呼叫while迴圈，迴圈內有temp變數，不清楚python是否會在每一輪迴圈結束後自動釋放temp記憶體空間，做了乙個記憶體測試，發現無論temp none，還是del temp，只能銷毀變數，無法完全釋放記憶體空間。注 紅色部分標出相同記憶體id。python vi...
python記憶體管理機制
a 1整數1為乙個物件。而a是乙個引用。利用賦值語句，引用a指向物件1。在python中，整數和短小的字元，python都會快取這些物件，以便重複使用。當我們建立多個等於1的引用時，實際上是讓所有這些引用指向同乙個物件。a 1 b 1 print id a print id b 在python中，每...
python記憶體管理機制
1.引用計數 當乙個python物件被引用時 其引用計數增加 1 當其不再被變數引用時 引用計數減 1 當物件引用計數等於 0 時,物件被刪除 引用計數是一種非常高效的記憶體管理機制 2.垃圾 垃圾 機制 引用計數 標記清除 分帶 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...