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。

　　Python語言以其靈活、高效性在人工智能領域的作用不言而喻，但其實除人工智能外，Python語言同樣適用于多個發展方向，如Python全棧自動化開發、Linux運維、Python爬蟲開發、金融自動化交易前端開發、大數據分析和數據挖掘等等。

　　以上就是奇酷為大家分享的“Python教程：Python是如何進行內存管理的?”謝謝大家觀看，如果對Python感興趣的話，想學Python培訓的，也可以在線咨詢，我們將竭誠為你解答。