本文目录一览：
- 1、Python如何管理内存？
- 2、Python如何进行内存管理
- 3、python基于值的内存管理方式是什么？
- 4、Python 的内存管理机制
- 5、python面试题总结1-内存管理机制
- 6、BAT面试题28：Python是如何进行内存管理的
Python如何管理内存？
Python中的内存管理由Python私有堆空间管理，所有Python对象和数据结构都位于私有堆中，还有一个内置的垃圾收集器，可以回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间。
Python如何进行内存管理
Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：
1)对象的引用计数机制(四增五减)
2)垃圾回收机制(手动自动，分代回收)
3)内存池机制(大m小p)
1)对象的引用计数机制
要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
2)垃圾回收机制
吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage
collection)，将没用的对象清除
从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了
比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。
然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。
所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object
allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。
我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值。
3)内存池机制
Python中有分为大内存和小内存：(256K为界限分大小内存)
1、大内存使用malloc进行分配
2、小内存使用内存池进行分配
python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256K时，pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时，则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间。
python基于值的内存管理方式是什么？
Python采用基于值的内存管理模式。
在Python中一切皆对象，变量中存放的是对象的引用
python可以不用声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。
Python 的内存管理机制
Python采用自动内存管理，即Python会自动进行垃圾回收，不需要像C、C++语言一样需要程序员手动释放内存，手动释放可以做到实时性，但是存在内存泄露、空指针等风险。
Python自动垃圾回收也有自己的优点和缺点：优点：
缺点：
Python的垃圾回收机制采用 以引用计数法为主，分代回收为辅 的策略。
先聊引用计数法，Python中每个对象都有一个核心的结构体，如下
一个对象被创建时，引用计数值为1，当一个变量引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就加一，当一个变量不再引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就减一，Python判断是否回收一个对象，会将该对象的引用计数值ob_refcnt减一判断结果是否等于0，如果等于0就回收，如果不等于0就不回收，如下：
一个对象在以下三种情况下引用计数会增加：
一个对象在以下三种情况引用计数会减少：
验证案例：
运行结果：
事实上，关于垃圾回收的测试，最好在终端环境下测试，比如整数257，它在PyCharm中用下面的测试代码打印出来的结果是4，而如果在终端环境下打印出来的结果是2。这是因为终端代表的是原始的Python环境，而PyCharm等IDE做了一些特殊处理，在Python原始环境中，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 的双闭合区间内，而PyCharm做了特殊处理之后，PyCharm整数缓存的范围变成了 [-5, 无穷大]，但我们必须以终端的测试结果为主，因为它代表的是原始的Python环境，并且代码最终也都是要发布到终端运行的。
好，那么回到终端，我们来看两种特殊情况
前面学习过了，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 之间，这些整数对象在程序加载完全就已经驻留在内存之中，并且直到程序结束退出才会释放占有的内存，测试案例如下：
如果字符串的内容只由字母、数字、下划线构成，那么它只会创建一个对象驻留在内存中，否则，每创建一次都是一个新的对象。
引用计数法有缺陷，它无法解决循环引用问题，即A对象引用了B对象，B对象又引用了A对象，这种情况下，A、B两个对象都无法通过引用计数法来进行回收，有一种解决方法是程序运行结束退出时进行回收，代码如下：
前面讲过，Python垃圾回收机制的策略是 以引用计数法为主，以分代回收为辅 。分代回收就是为了解决循环引用问题的。
Python采用分代来管理对象的生命周期：第0代、第1代、第2代，当一个对象被创建时，会被分配到第一代，默认情况下，当第0代的对象达到700个时，就会对处于第0代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第0代中存活的对象会被分配为第1代，同样，当第1代的对象个数达到10个时，也会对第1代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第1代中存活的对象会被分配为第2代，同样，当第二代的对象个数达到10个时，也会对第2代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存。Python就是通过这样一种策略来解决对象之间的循环引用问题的。
测试案例：
运行结果：
如上面的运行结果，当第一代中对象的个数达到699个即将突破临界值700时（在打印699之前就已经回收了，所以看不到698和699）进行了垃圾回收，回收掉了循环引用的对象。
第一代、第二代、第三代分代回收都是有临界值的，这个临界值可以通过调用 gc.get_threshold 方法查看，如下：
当然，如果对默认临界值不满意，也可以调用 gc.set_threshold 方法来自定义临界值，如下：
最后，简单列出两个gc的其它方法，了解一下，但禁止在程序代码中使用
以上就是对Python垃圾回收的简单介绍，当然，深入研究肯定不止这些内容，目前，了解到这个程度也足够了。
python面试题总结1-内存管理机制
（1）.引用计数
（2）. 垃圾回收
(3）. 内存池机制
在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1。
在python中使用引用计数，标记清楚，分代回收三种方式进行垃圾回收。
其中，引用计数当对象的引用计数归0时，对象会自动被清除。标记清除机制是首先遍历所有对象，如果对象可达，就说明有变量引用它，则标记其为可达的。如果不可达，则对其进行清除。分代回收是当对象创建时被标记为第0代，经过一次垃圾回收之后，余下的对象被标记为第1代，最高为第2代。其原理是，对象的生存期越长，月可能不是垃越。
ython语言虽然提供了对内存的垃圾收集机制，但实际上它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统，所以就有了以下：
1 Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。
2 Python中所有小于256个字节的对象都是依靠pymalloc分配器来实现的，而稍大的对象用的则是系统的malloc。
3 对于Python对象，比如整数、浮点数和List这些，都有自己独立的内存池，对象间并不共享他们的内存池。换句话说就是，假设你分配并且释放了大量的整数，那么用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
BAT面试题28：Python是如何进行内存管理的
Python的内存管理，一般从以下三个方面来说：
1)对象的引用计数机制(四增五减)
2)垃圾回收机制(手动自动，分代回收)
3)内存池机制(大m小p)
1)对象的引用计数机制
要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
2)垃圾回收机制
吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage
collection)，将没用的对象清除
从基本原理上，当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了
比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1。如果引用被删除，对象的引用计数为0，那么该对象就可以被垃圾回收。
然而，减肥是个昂贵而费力的事情。垃圾回收时，Python不能进行其它的任务。频繁的垃圾回收将大大降低Python的工作效率。如果内存中的对象不多，就没有必要总启动垃圾回收。
所以，Python只会在特定条件下，自动启动垃圾回收。当Python运行时，会记录其中分配对象(object
allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动。
我们可以通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值。
3)内存池机制
Python中有分为大内存和小内存：(256K为界限分大小内存)
1、大内存使用malloc进行分配
2、小内存使用内存池进行分配
python中的内存管理机制都有两套实现，一套是针对小对象，就是大小小于256K时，pymalloc会在内存池中申请内存空间;当大于256K时，则会直接执行系统的malloc的行为来申请内存空间。
