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中的对象念模越来越多，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

比如某个仔迟缓新建对象，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，对象的旦哪引用计数为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程序在运行过程之中会单独开辟出一个进程来执行，而很多小伙伴都发现程序在运行过程之中所占用的内存会越来越大，但是不知道是什么原因以及如何解决。那么下文会来讲解一下python程序内存占用过大的原因和解决方法，感兴趣的和有需要的话就往下看看吧。

一、原因

首先需要知道的一点就是，python是面向对象编程的语言，那么就表示在其程序之中一切皆为对象。而每一个对象在创建是都会在内存中开辟空间来占用位置，这样就会造成一开始的内存占用。

虽然说python中有自己的内存管理机制和垃圾处理方凳渗式，但是它对于一些占用内存过多的对象不会马上释放，只有当这个对象不处于引用状态时才会处理它。

二、瞎春解决方法

既然知道了python程序内存都是因为有对象才将其占用的，那么正确的解决方法就是将对象在调用完毕之后马上删除掉。该方法需要用到关键字del和gc模块，使用del关键字删除变量之后，调用gc模块来马上启动python垃枣神脊圾处理机制就可以直接将其彻底从内存空间清除，代码示例如下所示：

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