Python控制内存的方法：

一、对象引用计数机制

二、垃圾回收机制

三、内存池机制

一、对象引用计数机制

引用计数用于Python内部保持跟踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。

引用计数增加：

1、一个对象分配一个新名称

2、将其放入容器中(如列表、元组或字典)

引用计数减少：

1、使用del语句对象别名显示的销毁

2、引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )当前引用计数可以获得对象的函数

在大多数情况下，参考计数比你猜测的要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器将在程序的不同部分共享内存，以节省内存。

二、垃圾回收

1、当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。

2、当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁引用底层对象的名称。然而，由于每个对象都包含一个对其他对象的应用程序，引用计数不会归零，对象也不会被销毁。（导致内存泄漏）。为了解决这个问题，解释器将定期执行一个循环探测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python为内存提供了垃圾收集机制，但它将未使用的内存存储在内存池中，而不是返回到操作系统。

1、Pymalloc机制。为了提高Python的执行效率，Python引入了一种管理小块内存申请和释放的内存池机制。

2、Pymalloc用于Pymalloc实现Python中所有不到256个字节的对象，而大对象用于系统的malloc。

3、对于Python对象，如整数、浮点和列表，它们都有自己独立的私有内存池，并且它们的内存池不在对象之间共享。换句话说，如果你分配并释放了大量整数，那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点。

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