python的内存管理机制：

1）引用计数

2）垃圾回收

3）内存池

4) 优化机制

#1.引用计数：--》算法

引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个pyhton对象被引用时其引用计数增加1，当其不再被引用时引用计数减1，当引用计数等于0的时候，对象就被删除了

#垃圾回收机制：

1.引用计数
引用计数也是一种垃圾回收机制，而且是一种最直观，最简单的垃圾回收技术。
在Python中每一个对象的核心就是一个结构体PyObject，它的内部有一个引用计数 ob_refcnt，当python的某个对象引用计数为0。就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。

标记清除
标记清除用来解决循环引用产生的问题，循环引用只有在容器对象才会产生，比如字典，元祖，列表等。首先为了追踪对象，需要每个容器对象维护两个额外的指针，用来将容器对象组成一个链表，指针分别指向前后两个容器对象，这样可以将对象的循环引用摘除，就可以得出两个对象的有效计数。

分代回收
GC的阈值，所谓阈值就是一个临界点的值。
随着你的程序运行，Python解释器保持对新创建的对象，以及因为引用计数为零而被释放掉的对象的追踪。从理论上说，创建==释放数量应该是这样子。但是如果存在循环引用的话，肯定是创建>释放数量，当创建数与释放数量的差值达到规定的阈值的时候，当当当当~分代回收机制就登场啦。

分代回收思想将对象分为三代（generation 0,1,2）
0代表幼年对象，
1代表青年对象，
2代表老年对象。
根据弱代假说（越年轻的对象越容易死掉，老的对象通常会存活更久。）
新生的对象被放入0代，如果该对象在第0代的一次gc垃圾回收中活了下来，那么它就被放到第1代里面（它就升级了）。如果第1代里面的对象在第1代的一次gc垃圾回收中活了下来，它就被放到第2代里面。

gc每一代垃圾回收所触发的阈值可以自己设置

#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接口函数，PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256k的时由该层直接分配内存
第3层是最上层，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。

#调优手段

1.手动垃圾回收
2.避免循环引用（手动解循环引用和使用弱引用）
3.调高垃圾回收阈值