垃圾回收

　　Python 不像 C++，Java 等語言一樣，他們可以不用事先聲明變量類型而直接對變量進行賦值。對 Python 語言來講，對象的類型和內(nèi)存都是在運行時確定的。這也是為什么我們稱 Python 語言為動態(tài)類型的原因(這里我們把動態(tài)類型可以簡單的歸結(jié)為對變量內(nèi)存地址的分配是在運行時自動判斷變量類型并對變量進行賦值)。

　　引用計數(shù)

　　Python 采用了類似 Windows 內(nèi)核對象一樣的方式來對內(nèi)存進行管理。每一個對象，都維護這一個對指向該對對象的引用的計數(shù)。當(dāng)變量被綁定在一個對象上的時候，該變量的引用計數(shù)就是 1，(還有另外一些情況也會導(dǎo)致變量引用計數(shù)的增加)，系統(tǒng)會自動維護這些標簽，并定時掃描，當(dāng)某標簽的引用計數(shù)變?yōu)?0 的時候，該對就會被回收。

　　內(nèi)存池機制

　　Python 的內(nèi)存機制以金字塔行，1、2 層主要有操作系統(tǒng)進行操作

　　第 0 層是 C 中的 malloc，free 等內(nèi)存分配和釋放函數(shù)進行操作

　　第 1 層和第 2 層是內(nèi)存池，有 Python 的接口函數(shù) PyMem_Malloc 函數(shù)實現(xiàn)，當(dāng)對象小于 256K 時由該層直接分配內(nèi)存

　　第 3 層是最上層，也就是我們對 Python 對象的直接操作

　　在 C 中如果頻繁的調(diào)用 malloc 與 free 時,會產(chǎn)生性能問題.再加上頻繁的分配與釋放小塊的內(nèi)存會產(chǎn)生內(nèi)存碎片。

　　Python 在這里主要干的工作有：

　　如果請求分配的內(nèi)存在 1~256 字節(jié)之間就使用自己的內(nèi)存管理系統(tǒng),否則直接使用 malloc。

　　這里還是會調(diào)用 malloc 分配內(nèi)存，但每次會分配一塊大小為 256k 的大塊內(nèi)存。

　　經(jīng)由內(nèi)存池登記的內(nèi)存到最后還是會回收到內(nèi)存池，并不會調(diào)用 C 的 free 釋放掉以便下次使用。對于簡單的 Python 對象，例如數(shù)值、字符串，元組(tuple 不允許被更改)采用的是復(fù)制的方式(深拷貝?)，也就是說當(dāng)將另一個變量 B 賦值給變量 A 時，雖然 A 和 B 的內(nèi)存空間仍然相同，但當(dāng) A 的值發(fā)生變化時，會重新給 A 分配空間，A 和 B 的地址變得不再相同。

　　當(dāng)退出 Python 時是否釋放所有內(nèi)存分配？

　　循環(huán)引用其他對象或引用自全局命名空間的對象的模塊，在 Python 退出時并非完全釋放。

　　另外，也不會釋放 c 庫保留的內(nèi)存部分