任何一种图像处理软件对内存的要求都很高，Photoshop也一样。如果你在使用Photoshop时，没有使用其它的一些大软件，这时你就可以将Photoshop占用内存资源的比例提高。方法是：进行Photoshop，选择菜单下File\Preference\Memory &Image Cache命令，将Used by Photoshop的比例提高到80%~90%即可。
2.指定虚拟内存
在处理Photoshop时，内存被用完是很正常的，到时会大大影响Photoshop处理图像的时间，哪将怎么解决呢？方法是：你可以用硬盘来作为内存来使用，也就是常说的虚拟内存。请选择菜单下“File\Preference\Plug-Ins &Scratch Disks”命令。在这里的Scratch Disks下，你可以在硬盘上指定四个驱动器来作为虚拟内存，软件默认的虚拟内存是在Windows\temp之下。当第一个虚拟内存被使用光之后，Photoshop会自动去使用第二个Scratch Dsik，这样就提高了执行速度。
3.释放内存与硬盘空间
在进行图像处理时，你所进行的所有操作将会记录在Photoshop的History（历史记录）工作板中。这些操作包括：复制到Clipboard（粘贴板）、Undo（恢复）、Pattern（填充物）、Histories（记录）等几种，选择菜单下“Edit\Purge”命令。
进行这些操作之后，Photoshop会将这些图像和数据保存在内存里，使用该命令后，即将这些被占用的内存空间释放出来（RAM：Oh! Freeden）这样就让Photoshop有更多的Resource（资源）可用，自然就提高了效率。但注意，如果这些操作占用的内存比较少时，就没有必要使用啦！
除此之外，在处理大型图片时，Photoshop会自动产生一些临时文件，一般都很大，如果你处理的是一个20MB大小的宣传画时，那么临时文件可能就是100~150MB。请在Windows\temp或在你设定虚拟内存的驱动器里，将产生的Photoshop临时文件*.tmp删除掉。
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。
