在Python的世界里万物皆对象。对每个对象，Python会为其分配一块内存。对于整数和短小的字符等，Python会执行缓存机制，即将这些对象进行缓存，不会为相同的对象分配多个内存空间。容器对象，如列表、元组、字典等，存储的其他对象，仅仅是其他对象的引用，即地址，并不是这些对象本身。
内存管理机制：
- 引用计数
- 垃圾回收
- 内存池
1.引用计数
每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”。
什么是循环引用？
a= {} #对象A的引用计数为1，对象A -> {}
b = {} #对象B的引用计数为1，对象B ->另一个{}，
a['b'] = b #B的引用计数增1
b['a'] = a #A的引用计数增1
del a #A的引用减1，最后A对象的引用为1
del b #B的引用减1，最后B对象的引用为1
在这个例子中程序执行完del语句后，A、B对象已经没有任何引用指向这两个对象，但是这两个对象各包含一个对方对象的引用，虽然最后两个对象都无法通过其它变量来引用这两个对象了，这对GC来说就是两个非活动对象或者说是垃圾对象，但是他们的引用计数并没有减少到零。因此如果是使用引用计数法来管理这两对象的话，他们并不会被回收，它会一直驻留在内存中，就会造成了内存泄漏（内存空间在使用完毕后未释放）。为了解决对象的循环引用问题，Python引入了标记-清除和分代回收两种垃圾回收机制。
2.垃圾回收
自动回收：新增对象个数与释放对象个数的差值达到某个阈值（可以手动设定）
手动回收：使用gc模块中的collect()方法，方法执行时遵守分代回收机制
import objgraph
import gc
import sys
class Person(object):
pass
class Dog(object):
pass
p = Person()
d = Dog()
p.pet = d
d.master = p
del p
del d
gc.collect()
print(objgraph.count("Person"))
print(objgraph.count("Dog"))
其中objgraph模块的count()方法是记录当前类产生的实例对象的个数
① 标记清除
『标记清除（Mark—Sweep）』算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC会把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？
对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的（unrea
chable）对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。
上图中1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。
标记清除算法作为Python的辅助垃圾回收技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
② 分代回收
分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾回收技术处理容器对象。
3.内存池
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。
Python的内存管理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的接口函数PyMem_Malloc函数实现，当对象小于256K时有该层直接分配内存。
- 第3层是最上层，也就是我们对Python对象的直接操作。
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