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Python 的内存管理是自动的。Python 使用引用计数和垃圾回收来管理内存。 引用计数：每个对象有一个引用它的对象的数目。引用计数为 0 的对象被视作垃圾。当一个引用它的对象创建时，引用计数加一，当一个引用它的对象销毁时，引用计数减一。 引用计数有一些缺点，其中一个是它不能处理循环引用。 def make_cycle(): 1 = [ ] 1.append(l) make_cycle() 因为 make_cycle() 中创建了一个循环引用对象，所以当函数返回后，它并不会被引用计数回收。 自动回收引用对象 因为循环引用需要消耗计算资源来发现，所以垃圾回收是一个预先安排好的任务。Python 基于分配对象与回收对象的差值来安排垃圾回收。当分配数目减去回收数目大于临界值时，触发垃圾回收。可以通过 gc 模块来查看垃圾回收的临界值： import gc gc.get_threshold() (700, 10, 10) 我们可以看到，默认的临界值时 700。 *当你的 Python 程序耗尽了内存后，自动垃圾回收不会运行。*你的程序会抛出异常，这个异常必须被处理，否则你的程序会崩溃。这是由于自动垃圾回收是基于对象的数目而不是基于对象的大小。因此可以考虑在占据大量内存的代码后手动运行垃圾回收。 手动垃圾回收 对于一些程序，尤其是长时间运行的服务端程序或者嵌入式程序，自动垃圾回收可能不足

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