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占内存大吗2、python 最大能用多大存储空间
3、Python 多进程内存占用问题
4、python编程8g的内存够么
5、学习python语言需要用到什么软件，内存多大？
6、python对于电脑配置要求高吗
python占内存大吗
你是问python的安装包嘛，如果是的话大概29M左右就够了，不怎么占内存。
python 最大能用多大存储空间
这个是操作系统的限制，跟python没有直接关系，因为python是没有限制的。
32位的系统：windows下单个进程可以用到2G内存linux下单个进程可以用到4G内存。
64位的系统：
windows下单个进程Intel Itanium-based可用到7TB,Windows 8.1和Windows Server 2012
R2:可用128，其它版本TBx64: 8 TB
但是不同版本windows系统可用的最大物理内存数也有限制，比如64位win7家庭基本版只能认出8G内存，专业版以上能认出192G内存。
linux下不同的发行商，或者不同的内核编译参数也会有也不同的限制，但都是按T计的。
Python 多进程内存占用问题
当我们有一个很长很长的任务队列(mission_list)和阈值对应的一个处理函数(missionFunction)时，我们一般采用如下的方式进行处理：
但是，如果这任务列表很长很长，处理函数很复杂(占用cpu)时，单核往往需要很长的时间进行处理，此时，Multiprocess便可以极大的提高我们程序的运行速度，相关内容请借鉴 multiprocessing --- 基于进程的并行 — Python 3.10.4 文档。
以上这种场景下，推荐大家采用最简单的进程池+map的方法进行处理，标准的写法， chunksize要借鉴官方的说法，最好大一点 ：
但是！！！！ 如果我们的任务列表非常的长，这会导致多进程还没跑起来之前，内存已经撑爆了，任务自然没法完成，此时我们有几种办法进行优化：
进程的启动方法有三种，可参考官方文档：
[图片上传失败...(image-48cd3c-1650511153989)]
在linux环境下，使用forkserver可以节省很多的内存空间， 因为进程启动的是一个服务，不会把主进程的数据全部复制
采用imap会极大的节省空间，它返回的是一个迭代器，也就是结果列表：
但注意，以上写法中，你写的结果迭代部分必须写在with下面。或者采用另一种写法：
还有最后一种，当你的mission list实在太大了，导致你在生成 mission list的时候已经把内存撑爆了，这个时候就得优化 mission_list了，如果你的mission_list是通过一个for循环生成的，你可以使用yield字段，将其封装为一个迭代器，传入进程池：
这样子，我们就封装好了mission_list，它是一个可迭代对象，在取数据的时候才会将数据拉到内存
我在项目中结合了后两种方法，原本256G的内存都不够用，但在修改后内存只占用了不到10G。希望能够帮助到你
python编程8g的内存够么
单纯的学习的话够，应用起来，干项目，请直接32gb，要不你会疯了的
学习python语言需要用到什么软件，内存多大？
我用的vscode写的,还不错,笔记本的话8G内存的主流笔记本基本都能胜任,它对硬件要求并不高
python对于电脑配置要求高吗
答: Python对于电脑配置要求并不算很高，只是当我们在下载玩 Python解释器之后，还是要安装集成开发环境。比如jupyter或者pycharn，前者经常用于数据分析。这个软件对于电脑配置要求并不高。但后者常用于开发大型Python项目，这个软件可能对电脑配置要求更高一些。所以说，编程开发的话，尽量还是选好一点的电脑。
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