python的内存管理机制
先从较浅的层面来说，Python的内存管理机制可以从三个方面来讲
（1）垃圾回收
（2）引用计数
（3）内存池机制
垃圾回收
python不像C++，Java等语言一样，他们可以不用事先声明变量类型而直接对变量进行赋值。对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。
1、当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2、垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
引用计数
在Python中是通过引用计数来保持对内存中的变量追踪的，也就是做Python内部记录中所有在使用对象各有多少个引用。Python中有个内部跟踪变量叫做引用计数器，每个变量有多少个引用，简称引用计数。当某个对象的引用计数为0时，就列入了垃圾回收队列。
引用计数增加的情况：
一个对象分配一个新名称
将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
使用del语句对对象别名显式的销毁
引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
内存池机制
Python提供了对内存的垃圾回收机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
小块内存池机制Pymalloc机制
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着在运行期间，Python会大量的执行malloc和free操作。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，即Pymalloc机制。
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。
对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
来源：https://www.cnblogs.com/hanfei-1005/p/5703471.html