前言：

关于python的内存管理机制，我们可以从以下三个方面来解析：

引用计数
垃圾回收（标记清除、分代回收）
小整数对象池

1，引用计数：

1.1引用计数增加的情况：
  • 创建一个对象，例例如:a = ‘carry’,引⽤用计数 1。
  • 赋值 b=a, 引⽤用计数加1
  • 浅拷⻉里的引用，函数的传参foo(x)等
  • 作为容器对象的一个元素:a=[1,x,’22’]
1.2引用计数减少的情况：
  • 一个本地引⽤离开了它的作⽤域。⽐如上面的foo(x)函数结束时，x指向的对象引用减 1。
  • 对象的别名被显式的销毁:del x ;或者del y
  • 对象的⼀个别名被赋值给其他对象:x=123
  • 对象从⼀个窗⼝对象中移除:carry.remove(x)
  • 窗⼝对象本身被销毁:del carry，或者窗⼝对象本身离开了作用域。
1.3引用计数优缺点：
优点：
  • 简单、实时性:只用引用计数为0，内存就直接释放了。不受时间限制。
缺点：
  • 维护引⽤用计数消耗资源
  • 出现循环引⽤（标记清除、分代回收）

2，垃圾回收：

1，引⽤用计数为零时，释放其占⽤用的内存空间
2，出现了了循环引⽤用怎么办—标记清除、分代回收

2.1标记清除

标记清除Mark-Sweep是针对循环引⽤问题的回收机制，作⽤的对象是容器类型的对象(⽐ 如:list、set、dict等)。

原理是:通过根节点对象(不会被删除的对象)把所有活动对象打上标记，然后回收没有被标记的非活动对象。

2.2分代回收

分代回收是建立在标记清除基础上的一种辅助回收容器器对象的GC机制。

无论开发的程序类型如何，规模如何，都有这样的相同之处:一些比例的内存生存周期都很短，而另一些内存的⽣存周期比较长，可能会伴随着整个程序的开始和结束。

所以分代回收就根据系统中内存存活时间把它们划分成不同的集合:一共分成三个集合，每个集合称为一个代。

它们的垃圾收集频率随对象存活时间的增大而减小。

也就是说:对于存活时间越长的对象，就越不可能是垃圾，减少对其的收集频率。

而新创建的对象都在第一代，第一代集合总数达到上限后，会触发GC机制:可以回收的对象 所占的内存被释放，不能被回收的移到下一代。

3，小整数对象池

整数在Python中的使用广泛，为了优化速度，使用小整数对象池来优化，小整数对象池中的数据不会被垃圾回收。

范围 [-5,256] 单个字母也是同样原理

注意点：

  • 当重复创建若干变量，变量内容相同时，Python不会为相同的内容创建存储空间，而是使用引用计数的方式处理
  • 字符串之间如果存在空格，则不共用数据
  • 修改不可变类型，实际是创建了新的对象，指向了另一个内存空间。
  • 字符串之间如果存在空格的话，则数据不共用。例
a = ‘hello python’
b = ‘hello python’ 
#id(a) 不等于 id(b)

如果是:
a = ‘hello_python' 
b = ‘hello_python'
则:是指向同一块内存空间