从三个方面来说,主要有方面的措施:对象的引用计数机制、垃圾回收机制、内存池机制。

一、对象的引用计数机制

Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。

引用计数增加的情况:

1、一个对象分配一个新名称

2、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:

1、使用del语句对对象别名显示的销毁

2、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。

二、垃圾回收

1、当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。

2、当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。

三、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1、Pymalloc机制。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。

2、Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。

3、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。