三個方面：一物件的引用計數機制,二垃圾**機制,三記憶體池機制
一、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：
1，乙個物件分配乙個新名稱
2，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：
1，使用del語句對物件別名顯示的銷毀
2，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。
二、垃圾**
1，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。
2，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。
三、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。
1，pymalloc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。
2，python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。
3，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。
python是如何進行記憶體管理的
一 python記憶體管理 這個問題需要從三個方面來說 1 物件的引用計數機制 四增五減 2 垃圾 機制 手動自動，分代 3 記憶體池機制 大m小p 1 物件的引用計數機制 要保持追蹤記憶體中的物件，python使用了引用計數這一簡單的技術。sys.getrefcount a 可以檢視a物件的引用計...
Python是如何進行記憶體管理的？
python引用了乙個記憶體池 memory pool 機制，即pymalloc機制 malloc n.分配記憶體 用於管理對小塊記憶體的申請和釋放 記憶體池 memory pool 的概念 當 建立大量消耗小記憶體的物件時，頻繁呼叫new malloc會導致大量的記憶體碎片，致使效率降低。記憶體池...
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python引入了乙個機制 引用計數。python內部使用引用計數，來保持追蹤記憶體中的物件，python內部記錄了物件有多少個引用，即引用計數，當物件被建立時就建立了乙個引用計數，當物件不再需要時，這個物件的引用計數為0時，它被垃圾 總結一下物件會在一下情況下引用計數加1 1.物件被建立 x 4 ...