Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：
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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。
由于python中万物皆对象，所以python的存储问题是对象的存储问题。实际上，对于每个对象，python会分配一块内存空间去存储它。
那么python是如何进行内存分配，如何进行内存管理，又是如何释放内存的呢？
总结起来有一下几个方面：引用计数，垃圾回收，内存池机制
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数
1、对象被创建 a= 'abc'
2、对象被引用 b =a
3、对象被其他的对象引用 li = [1,2,a]
4、对象被作为参数传递给函数：foo(x)
1、变量被删除 del a 或者 del b
2、变量引用了其他对象 b = c 或者 a = c
3、变量离开了所在的作用域（函数调用结束） 比如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减1。
4、在其他的引用对象中被删除（移除） li.remove(a)
5、窗口对象本身被销毁：del li，或者窗口对象本身离开了作用域。
即对象p中的属性引用d，而对象d中属性同时来引用p，从而造成仅仅删除p和d对象，也无法释放其内存空间，因为他们依然在被引用。深入解释就是，循环引用后，p和d被引用个数为2，删除p和d对象后，两者被引用个数变为1，并不是0，而python只有在检查到一个对象的被引用个数为0时，才会自动释放其内存，所以这里无法释放p和d的内存空间
垃圾回收机制: ① 引用计数 , ②标记清除 , ③分带回收
引用计数也是一种垃圾收集机制, 而且也是一种最直观, 最简单的垃圾收集技术.当python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.(如果出现循环引用的话, 引用计数机制就不再起作用了)
优点:简单实时性，缺点：维护引用计数消耗资源，且无法解决循环引用。
如果两个对象的引用计数都为 1 , 但是仅仅存在他们之间的循环引用,那么这两个对象都是需要被回收的, 也就是说 它们的引用计数虽然表现为非 0 , 但实际上有效的引用计数为 0 ,.所以先将循环引用摘掉, 就会得出这两个对象的有效计数.
标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
为了提高效率，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为，这样的对象不需要经常回收，可以把它分到不同的集合，每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。
具体来说，python中的垃圾分为1，2，3代，在1代里的对象每次回收都会去清理，当清理后有引用的对象依然存在，此时他会进入2代集合，同理2代集合清理的时候存在的对象会进入3代集合。
每个集合的清理时间如何分配：会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理3代垃圾。
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，当创建大量消耗小内存的对象时，频繁调用new/malloc会导致大量的内存碎片，致使效率降低。
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。
Python中有分为大内存和小内存：（256K为界限分大小内存）
大小小于256kb时，pymalloc会在内存池中申请内存空间，当大于256kb，则会直接执行 new/malloc 的行为来申请新的内存空间
在python中 -5到256之间的数据，系统会默认给每个数字分配一个内存区域，其后有赋值时都会指向固定的已分配的内存区域
在运行py程序的时候，解释器会专门分配一块空白的内存，用来存放纯单词字符组成的字符串（数字，字母，下划线）
字符串赋值时，会先去查找要赋值的字符串是否已存在于内存区域，已存在，则指向已存在的内存，不存在，则会在大整数池中分配一块内存存放此字符串
Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。
引用计数机制
简介
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
特性
1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时，该对象的引用计数都会增加。
2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(数字和字符串)，解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
垃圾回收机制
特性
1.当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2.垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
内存池机制
简介
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
内存池概念
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。
特性
1.Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
2.Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
3.Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。
4.对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
