先從較淺的層面來說，Python的內存管理機制可以從三個方面來講
（1）垃圾回收
（2）引用計數
（3）內存池機制
一、垃圾回收：
python不像C++，Java等語言一樣，他們可以不用事先聲明變量類型而直接對變量進行賦值。對Python語言來講，對象的類型和內存都是在運行時確定的。這也是為什么我們稱Python語言為動態類型的原因（這里我們把動態類型可以簡單的歸結為對變量內存地址的分配是在運行時自動判斷變量類型并對變量進行賦值）。
二、引用計數：
Python采用了類似Windows內核對象一樣的方式來對內存進行管理。每一個對象，都維護這一個對指向該對對象的引用的計數。如圖所示（圖片來自Python核心編程）
、
x = 3.14
y = x
我們首先創建了一個對象3.14， 然后將這個浮點數對象的引用賦值給x，因為x是第一個引用，因此，這個浮點數對象的引用計數為1. 語句y = x創建了一個指向同一個對象的引用別名y，我們發現，并沒有為Y創建一個新的對象，而是將Y也指向了x指向的浮點數對象，使其引用計數為2.
我們可以很容易就證明上述的觀點：
變量a 和 變量b的id一致(我們可以將id值想象為C中變量的指針).
我們援引另一個網址的圖片來說明問題：對于C語言來講，我們創建一個變量A時就會為為該變量申請一個內存空間，并將變量值 放入該空間中,當將該變量賦給另一變量B時會為B申請一個新的內存空間，并將變量值放入到B的內存空間中，這也是為什么A和B的指針不一致的原因。如圖：
int A = 1 int A = 2
而Python的情況卻不一樣，實際上，Python的處理方式和Javascript有點類似，如圖所示，變量更像是附在對象上的標簽(和引用的定義類似)。當變量被綁定在一個對象上的時候，該變量的引用計數就是1，(還有另外一些情況也會導致變量引用計數的增加),系統會自動維護這些標簽，并定時掃描，當某標簽的引用計數變為0的時候，該對就會被回收。
a = 1 a = 2 b = a
三、內存池機制
Python的內存機制以金字塔行，-1，-2層主要有操作系統進行操作，
第0層是C中的malloc，free等內存分配和釋放函數進行操作；
第1層和第2層是內存池，有Python的接口函數PyMem_Malloc函數實現，當對象小于256K時有該層直接分配內存；
第3層是最上層，也就是我們對Python對象的直接操作；
在 C 中如果頻繁的調用 malloc 與 free 時,是會產生性能問題的.再加上頻繁的分配與釋放小塊的內存會產生內存碎片. Python 在這里主要干的工作有:
如果請求分配的內存在1~256字節之間就使用自己的內存管理系統,否則直接使用 malloc.
這里還是會調用 malloc 分配內存,但每次會分配一塊大小為256k的大塊內存.
經由內存池登記的內存到最后還是會回收到內存池,并不會調用 C 的 free 釋放掉.以便下次使用.對于簡單的Python對象，例如數值、字符串，元組（tuple不允許被更改)采用的是復制的方式(深拷貝?)，也就是說當將另一個變量B賦值給變量A時，雖然A和B的內存空間仍然相同，但當A的值發生變化時，會重新給A分配空間，A和B的地址變得不再相同
而對于像字典(dict)，列表(List)等，改變一個就會引起另一個的改變，也稱之為淺拷貝
附：
引用計數增加
1.對象被創建：x=4
2.另外的別人被創建：y=x
3.被作為參數傳遞給函數：foo(x)
4.作為容器對象的一個元素：a=[1,x,'33']
引用計數減少
1.一個本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函數結束時，x指向的對象引用減1。
2.對象的別名被顯式的銷毀：del x ；或者del y
3.對象的一個別名被賦值給其他對象：x=789
4.對象從一個窗口對象中移除：myList.remove(x)
5.窗口對象本身被銷毀：del myList，或者窗口對象本身離開了作用域。
垃圾回收
1、當內存中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的對象，然后清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2、垃圾回收機制還有一個循環垃圾回收器, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。
參考：
[1] Python 2.7.8 documentation memory management
[2]深入詳解python傳值問題及內存管理機制-CSDN
[3]Python內存池管理與緩沖池設計 - 張知臨的專欄
[4]理解python變量和內存管理
原文地址：https://www.cnblogs.com/CBDoctor/p/3781078.html
