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Python的内存管理机制及调优手段？Python内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。垃圾回收：引用计数、标记清除、分代回收。引用计数进行的内存管理手段。调优手段：手动垃圾回收、调高垃圾回收阈值、避免循环引用。

一、内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池。

二、引用计数：引用计数是一种非常的内存管理手段，当一个Python对象被引用时其引用计数增加1，当其不再被一个变量引用时则计数减1.当引用计数等于0时对象被删除。

三、垃圾回收：

1.引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种直观，简单的垃圾收集技术。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。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了

2.标记清除

如果两个对象的引用计数都为1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非0，但实际上有效的引用计数为0。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。

3.分代回收

从前面“标记-清除”这样的垃圾收集机制来看，这种垃圾收集机制所带来的额外操作实际上与系统中总的内存块的数量是相关的，当需要回收的内存块越多时，垃圾检测带来的额外操作就越多，而垃圾回收带来的额外操作就越少；反之，当需回收的内存块越少时，垃圾检测就将比垃圾回收带来更少的额外操作。

举个例子：

当某些内存块M经过了3次垃圾收集的清洗之后还存活时，我们就将内存块M划到一个集合A中去，而新分配的内存都划分到集合B中去。当垃圾收集开始工作时，大多数情况都只对集合B进行垃圾回收，而对集合A进行垃圾回收要隔相当长一段时间后才进行这就使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。在这个过程中，集合B中的某些内存块由于存活时间长而会被转移到集合A中，当然，集合A中实际上也存在一些垃圾，这些垃圾的回收会因为这种分代的机制而被延迟。

内存池：

Python的内存机制呈现金字塔形状，-1，-2层主要有操作系统进行操作；

第0层是C中的malloc，free等内存分配和释放函数进行操作；

第1层和第2层是内存池，有Python的接口函数PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256K时有该层直接分配内存；

第3层是上层，也就是我们对Python对象的直接操作；Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。

为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。

Python内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在256个字节，当申请的内存小于256字节时，PyObject_Malloc会在内存池中申请内存；当申请的内存大于256字节时，PyObject_Malloc的行为将蜕化为malloc的行为。当然，通过修改Python源代码，我们可以改变这个默认值，从而改变Python的默认内存管理行为。

四、了解python调优手段

1.手动垃圾回收

2.调高垃圾回收阈值

3.避免循环引用（手动解循环引用和使用弱引用）