引用計數機制
簡介
python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數，當對象被創建時就創建了壹個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為0時，它被垃圾回收。
特性
1.當給壹個對象分配壹個新名稱或者將壹個對象放入壹個容器(列表、元組或字典)時，該對象的引用計數都會增加。
2.當使用del對對象顯示銷毀或者引用超出作用於或者被重新賦值時，該對象的引用計數就會減少。
3.可以使用sys.getrefcount()函數來獲取對象的當前引用計數。多數情況下，引用計數要比我們猜測的大的多。對於不可變數據(數字和字符串)，解釋器會在程序的不同部分***享內存，以便節約內存。
垃圾回收機制
特性
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，然後清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有壹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.垃圾回收機制還有壹個循環垃圾回收器, 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)。
內存池機制
簡介
在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請後，很快又會被釋放，由於這些內存的申請並不是為了創建對象，所以並沒有對象壹級的內存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了壹個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
內存池概念
內存池的概念就是預先在內存中申請壹定數量的，大小相等的內存塊留作備用，當有新的內存需求時，就先從內存池中分配內存給這個需求，不夠了之後再申請新的內存。這樣做最顯著的優勢就是能夠減少內存碎片，提升效率。內存池的實現方式有很多，性能和適用範圍也不壹樣。
特性
1.Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
2.Pymalloc機制。為了加速Python的執行效率，Python引入了壹個內存池機制，用於管理對小塊內存的申請和釋放。
3.Python中所有小於256個字節的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用系統的 malloc。
4.對於Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不***享他們的內存池。也就是說如果妳分配又釋放了大量的整數，用於緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。