Python引入了一個機制：引用計數。

引用計數

python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數，當對象被創建時就創建了一個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為0時，它被垃圾回收。

總結一下對象會在一下情況下引用計數加1：

1.對象被創建：x=4

2.另外的別人被創建：y=x

3.被作為參數傳遞給函數：foo(x)

4.作為容器對象的一個元素：a=[1,x,'33']

引用計數減少情況

1.一個本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函數結束時，x指向的對象引用減1。

2.對象的別名被顯式的銷毀：del x ；或者del y

3.對象的一個別名被賦值給其他對象：x=789

4.對象從一個窗口對象中移除：myList.remove(x)

5.窗口對象本身被銷毀：del myList，或者窗口對象本身離開了作用域。

垃圾回收

1、當內存中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的對象，然后清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。

2、垃圾回收機制還有一個循環垃圾回收器, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。

在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請后，很快又會被釋放，由于這些內存的申請并不是為了創建對象，所以并沒有對象一級的內存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用于管理對小塊內存的申請和釋放。

內存池機制

Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。

Python中所有小于256個字節的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的 malloc。另外Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用于緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。

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