前言

python中，万物皆对象。

因此，内存的管理，便是管理对象从创建到销毁的过程。有效地管理内存，既可以减少内存碎片，又可以避免内存泄漏等现象（大概讲讲）。

内存的分配

Python内部对于内存分配的申请做了分情形处理。具体如下：
1、当申请的对象创建所需内存小于等于512字节时，内存的分配将由针对短生命周期的小对象进行了优化pymalloc 分配器处理。它使用名为“arena”的内存映射，在 32 位平台上的固定大小为 256 KiB，在 64 位平台上的固定大小为 1 MiB。
2、当申请的对象创建所需内存大于512字节时，它会回退为 PyMem_RawMalloc() 和 PyMem_RawRealloc()。向操作系统申请分配内存。

上文讲到的pymalloc,便是内存池机制的python实现，内存池将预申请的内存为小、中、大三种，进而规范小碎片内存的获取。让内存被释放时，会将临近的未被占用的内存碎片与释放的内存合并。在处理符合条件的内存申请是，pymalloc会先判断是否能从内存池分配，如果不够，再向操作系统请求分配。

内存的回收

内存的回收可分为自动回收与手动回收

手动回收，我们可以通过调用garbage.collect()回收不可回收(uncollectible)的内容，只要删了吧，就算是在循环中被嵌套也会被回收

自动的情况为：
变量在被引用时，我们会做对引用的次数做计数，取消引用时减一，新增引用时加一。若引用为零，则会自动回收。
若存在循环，

对于存在循环引用的情况，有两种处理方式：
1、一种是达到阈值（分三代0，1，2，每一代有默认阈值，也可以自行配置）时触发的自动回收
2、一种是程序退出时的自动回收

未完待续，= =