Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：
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。
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。
对象的内存使用赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句，也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。
a = 1
整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句，引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考动态类型)，对象与引用分离。Python像使用“筷子”那样，通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。
引用和对象
为了探索对象在内存的存储，我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。
a = 1
print(id(a))
print(hex(id(a)))
在我的计算机上，它们返回的是:
11246696
'0xab9c68'
分别为内存地址的十进制和十六进制表示
