python控制內存的方法：

一、對象的引用計數機制

二、垃圾回收機制

三、內存池機制

一、對象的引用計數機制

Python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，所有對象都有引用計數。

引用計數增加的情況：

1、一個對象分配一個新名稱

2、將其放入一個容器中(如列表、元組或字典)

引用計數減少的情況：

1、使用del語句對對象別名顯示的銷毀

2、引用超出作用域或被重新賦值sys.getrefcount()函數可以獲得對象的當前引用計數

多數情況下，引用計數比你猜測得要大得多。對于不可變數據(如數字和字符串)，解釋器會在程序的不同部分共享內存，以便節約內存。

二、垃圾回收

1、當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。

2、當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，并銷毀用于引用底層對象的名稱。然而由于每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。(從而導致內存泄露)。為解決這一問題，解釋器會定期執行一個循環檢測器，搜索不可訪問對象的循環并刪除它們。

三、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。

1、Pymalloc機制。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。

2、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。

3、對于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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