Python引入了一個(gè)機(jī)制：引用計(jì)數(shù)。

引用計(jì)數(shù)

python內(nèi)部使用引用計(jì)數(shù)，來保持追蹤內(nèi)存中的對象，Python內(nèi)部記錄了對象有多少個(gè)引用，即引用計(jì)數(shù)，當(dāng)對象被創(chuàng)建時(shí)就創(chuàng)建了一個(gè)引用計(jì)數(shù)，當(dāng)對象不再需要時(shí)，這個(gè)對象的引用計(jì)數(shù)為0時(shí)，它被垃圾回收。

總結(jié)一下對象會(huì)在一下情況下引用計(jì)數(shù)加1：

1.對象被創(chuàng)建：x=4

2.另外的別人被創(chuàng)建：y=x

3.被作為參數(shù)傳遞給函數(shù)：foo(x)

4.作為容器對象的一個(gè)元素：a=[1,x,'33']

引用計(jì)數(shù)減少情況

1.一個(gè)本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函數(shù)結(jié)束時(shí)，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(gè)別名被賦值給其他對象：x=789

4.對象從一個(gè)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(dāng)內(nèi)存中有不再使用的部分時(shí)，垃圾收集器就會(huì)把他們清理掉。它會(huì)去檢查那些引用計(jì)數(shù)為0的對象，然后清除其在內(nèi)存的空間。當(dāng)然除了引用計(jì)數(shù)為0的會(huì)被清除，還有一種情況也會(huì)被垃圾收集器清掉：當(dāng)兩個(gè)對象相互引用時(shí)，他們本身其他的引用已經(jīng)為0了。

2、垃圾回收機(jī)制還有一個(gè)循環(huán)垃圾回收器, 確保釋放循環(huán)引用對象(a引用b, b引用a, 導(dǎo)致其引用計(jì)數(shù)永遠(yuǎn)不為0)。

在Python中，許多時(shí)候申請的內(nèi)存都是小塊的內(nèi)存，這些小塊內(nèi)存在申請后，很快又會(huì)被釋放，由于這些內(nèi)存的申請并不是為了創(chuàng)建對象，所以并沒有對象一級的內(nèi)存池機(jī)制。這就意味著Python在運(yùn)行期間會(huì)大量地執(zhí)行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態(tài)和核心態(tài)之間進(jìn)行切換，這將嚴(yán)重影響Python的執(zhí)行效率。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，用于管理對小塊內(nèi)存的申請和釋放。

內(nèi)存池機(jī)制

Python提供了對內(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)。

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

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