从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制

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。

 

Python程序会内存泄漏吗？由什么方式阻止或检测内存泄漏

Python GC主要使用 引用计数 来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”解决容器对象可能产生的循环引用问题。通过分代以空间换时间的方法提高垃圾回收效率引用计数： 每个对象中都有ob-refcnt来做引用计数。当一个对象...,ob-refcnt就会增加，当引用的对象删除，那么ob-refcnt就会减少当ob-refcnt为零，就会释放该对象的内存空间标记清除： 解决循环引用的问题。先按需分配，等到没有空闲内存的时候，从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历所有对象和引用把所有能访问的打标记，最后将没有标记的对象释放掉分代技术： 提高效率，提高垃圾回收的效率，按照存活时间，分成不同的集合。将内存块按照其存活时间划分为不同的集合。每个集合就称为一个“代”，垃圾回收的频率随代的存活时间增大而减小。Python默认定义分代对象集合，引用数越大，对象的存活时间越长Python也会内存泄露，Python本身的垃圾回收机制无法回收重写了del的循环引用的对象.程序员管理好每个python对象的引用，尽量在不需要使用对象的时候，断开所有引用尽量少通过循环引用组织数据，可以改用weakref做弱引用或者用id之类的句柄访问对象通过gc模块的接口可以检查出每次垃圾回收有哪些对象不能自动处理，再逐个逐个处理