Python是一种动态的高级编程语言，不同于其他静态编程语言，如Java和C++。Python内部内存管理机制由解释器自动完成，使程序员在编写Python程序时能够专注于算法和业务逻辑的实现，而不关心内存的细节。然而，对于一些高性能和大数据的需求场景，内存占用已经成为优化Python程序的一个重要因素。本文将以Python内存分配为中心，从多个方面详细介绍Python内存管理机制的运行模式。
一、Python中内存管理
Python的内存管理采用自动化内存回收机制(AutomatedMemoryManagement)。这种机制主要依靠Python自己的垃圾回收机制来实现。Python定期清理未被引用的物体，以释放它们所占用的内存空间。
Python的垃圾回收机制主要有两个部分：
1. 引用计数器
a = 5 # 将5赋值给变量a b = a # 将a赋值给变量b
在上面的代码中，变量a和变量b指向相同类型的int对象，即5。Python中的引用计数器实际上保持了对象的引用数。当对象被赋值到某个变量时，引用计数器会自动+1，当变量被删除或覆盖时，引用计数器会自动-1。
del a b = 3
在上述代码段中，变量a被删除，即引用计数器内部值为-1，变量b指向另一个int类型的对象，即3，因此引用计数器内部值为+1。
2. 垃圾回收器
对于一些特殊的对象，如循环引用对象（两个对象相互引用），Python的引用计数器机制无法处理。鉴于这些情况，Python将有一个垃圾回收器来扫描这些对象，清理未引用的对象，以释放空闲的内存空间。
二、Python中的内存分配方式
与现代操作系统的内存管理机制不同，Python的内存应用和释放是通过使用固定大小的内存池来实现的。
1. 内存池机制
内存池机制主要是提前在Python内部申请一定大小的内存块，然后按照一定的拆分规则分配内存块，避免频繁应用程序和释放内存带来的额外费用。同时，内存块使用后，Python将内存块放回内存池，供后续内存申请使用。Python下的内存块分为五个不同的网站，具体如下：
TinyBlock（0~256字节）：适用于一些小物体，如int类型的物体。
SmallBlock(257~4KB字节)：适用于字符串、元组等小对象。
LargeBlock(4KB~512KB字节)：适用于一些大型对象，如numpy数组和大型Python对象。
HugeBlock（512KB+）：适用于一些异常巨大的对象，如读取一些大数据。
2. 内存分配器
Python的内存分配器在Python3.0版之后使用了一个新的分配器，叫做Pymalloc。它主要是通过重复使用常用对象来提高内存分配效率，从而减少内存碎片。当一个对象被申请并释放时，Pymalloc会自动缓存这个对象，并在下次申请相同大小的对象时直接分配之前缓存的对象。Pymalloc还可以缓存数字、字符串等对象，并进一步拆分内存池。
三、Python中的内存管理建议
Python的内存管理是程序员更友好的机制。但在一些需求高性能的场景中，特别是在大量的组操作中，会对内存空间的占用产生一定的负面影响。
1. 避免过度使用数组
Listhon中的Listhon、Tuple等结构使用内存的成本相对较高。如果对内存空间占用有严格的要求，我们建议Python用户在处理数据时尽量避免使用这些数据结构。如果是数据的读写操作，可以考虑使用文件进行操作，避免了这些数据结构的内存成本。
2. 使用生成器来代替列表
对于List和其他数据结构，如果我们只需要从头到尾处理数据，我们可以使用生成器（yield操作）来代替列表，以减少内存空间的占用。
3. 谨慎使用全局变量
全局变量也会影响Python的内存管理。如果在编写大型Python程序时经常使用全局变量，内存的使用量会大大增加。因此，在编写Python程序时，应尽量避免使用全局变量，而是采用局部变量、参数传输等方式进行操作。
总结
Python内存管理是自动化的，可以帮助程序员回收垃圾，减少内存浪费，提高程序性能。Python还使用内存池和内存分配器来管理内存，并提供一些内存管理建议，以减少内存占用的负面影响。程序员在编写Python程序时，应遵循相关规范和建议，充分利用Python内置的内存管理机制。
