在python中可以用id()函数获取对象的内存地址。
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#例如：
object = 1 + 2
print(id(object)) #4304947776
Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：
1)对象的引用计数机制(四增五减)
2)垃圾回收机制(手动自动，分代回收)
3)内存池机制(大m小p)
1)对象的引用计数机制
要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
2)垃圾回收机制
吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage
collection)，将没用的对象清除
从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了
比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。
然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。
所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object
allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。
我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值。
3)内存池机制
Python中有分为大内存和小内存：(256K为界限分大小内存)
1、大内存使用malloc进行分配
2、小内存使用内存池进行分配
python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256K时，pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时，则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间。
pip install memory_profiler
pip install psutil
pip install matplotlib
使用方法
from memory_profiler import profile
@profile(precision=4, stream=open('test.log', 'w+'))
def test(args: List):
...
运行：
python3 test.py
Mem usage:表示执行该行后Python解释器的内存使用情况
Increment:表示当前行的内存相对于上一行的差异，即自己本身增长了多少，如果减少了则不显示.
这个引用指向的内存里存放的就是对象的数据，你用print打印出来的就是对象的内容。
