從三個(gè)方面來說，主要有方面的措施：對(duì)象的引用計(jì)數(shù)機(jī)制、垃圾回收機(jī)制、內(nèi)存池機(jī)制。

一、對(duì)象的引用計(jì)數(shù)機(jī)制

Python內(nèi)部使用引用計(jì)數(shù)，來保持追蹤內(nèi)存中的對(duì)象，所有對(duì)象都有引用計(jì)數(shù)。

引用計(jì)數(shù)增加的情況：

1、一個(gè)對(duì)象分配一個(gè)新名稱

2、將其放入一個(gè)容器中（如列表、元組或字典）

引用計(jì)數(shù)減少的情況：

1、使用del語句對(duì)對(duì)象別名顯示的銷毀

2、引用超出作用域或被重新賦值

sys.getrefcount( )函數(shù)可以獲得對(duì)象的當(dāng)前引用計(jì)數(shù)

多數(shù)情況下，引用計(jì)數(shù)比你猜測(cè)得要大得多。對(duì)于不可變數(shù)據(jù)（如數(shù)字和字符串），解釋器會(huì)在程序的不同部分共享內(nèi)存，以便節(jié)約內(nèi)存。

二、垃圾回收

1、當(dāng)一個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)歸零時(shí)，它將被垃圾收集機(jī)制處理掉。

2、當(dāng)兩個(gè)對(duì)象a和b相互引用時(shí)，del語句可以減少a和b的引用計(jì)數(shù)，并銷毀用于引用底層對(duì)象的名稱。然而由于每個(gè)對(duì)象都包含一個(gè)對(duì)其他對(duì)象的應(yīng)用，因此引用計(jì)數(shù)不會(huì)歸零，對(duì)象也不會(huì)銷毀。（從而導(dǎo)致內(nèi)存泄露）。為解決這一問題，解釋器會(huì)定期執(zhí)行一個(gè)循環(huán)檢測(cè)器，搜索不可訪問對(duì)象的循環(huán)并刪除它們。

三、內(nèi)存池機(jī)制

Python提供了對(duì)內(nèi)存的垃圾收集機(jī)制，但是它將不用的內(nèi)存放到內(nèi)存池而不是返回給操作系統(tǒng)。

1、Pymalloc機(jī)制。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個(gè)內(nèi)存池機(jī)制，用于管理對(duì)小塊內(nèi)存的申請(qǐng)和釋放。

2、Python中所有小于256個(gè)字節(jié)的對(duì)象都使用pymalloc實(shí)現(xiàn)的分配器，而大的對(duì)象則使用系統(tǒng)的malloc。

3、對(duì)于Python對(duì)象，如整數(shù)，浮點(diǎn)數(shù)和List，都有其獨(dú)立的私有內(nèi)存池，對(duì)象間不共享他們的內(nèi)存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數(shù)，用于緩存這些整數(shù)的內(nèi)存就不能再分配給浮點(diǎn)數(shù)。

以上就是python 內(nèi)存管理的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python 內(nèi)存管理的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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