❶ python中的垃圾回收機制和緩存機制
在深入理解Python的垃圾回收機制之前，首先需明確兩個核心概念——內存泄漏與內存溢出。
內存泄漏指的是程序在使用完畢後，未能釋放的內存空間，導致這些空間長期被佔用，造成系統資源浪費和性能下降。而內存溢出則發生在程序請求分配內存時，因系統資源不足而無法得到滿足。
Python通過引用計數機制進行內存管理。在C語言源碼中，每個對象都擁有一個引用計數器，用於統計被引用的次數。程序運行時，引用計數實時更新。當引用計數降為0時，對象將被自動回收，釋放內存空間。使用sys.getrefcount()函數可以獲取對象的引用計數值。
然而，引用計數機制在處理循環引用時存在問題。當兩個對象相互引用，計數器無法降至0，導致內存泄漏。為解決此問題，Python採用標記-清除演算法。該演算法通過維護兩個雙端鏈表，分別存放需要掃描和已標記為不可達的對象。遍歷容器對象，解除循環引用影響後，將未標記可達的對象移至回收列表。再次遍歷時，移除未被引用的對象。
為了提高垃圾回收效率，Python引入分代回收機制。基於對象存在時間越長，成為垃圾的可能性越小的假設，減少回收過程中遍歷的對象數，從而加快回收速度。
Python還通過緩存機制優化內存管理。當對象的引用計數為0時，不直接回收內存，而是將其放入緩存列表中進行緩存。對於特定數據類型，如整數、浮點數、列表、字典、元組，Python分別採用free_list、緩存池和駐留機制進行優化，以減少內存分配和釋放的開銷，提高程序性能。
具體來說，free_list機制用於緩存特定數據類型（如整數、浮點數）的內存地址，以便重復使用；緩存池預先創建並存儲常用數據類型，如小整數、布爾類型、字元串；駐留機制通過字典存儲相同值的變數，避免重復內存分配，實現內存節省。
通過上述機制，Python的垃圾回收和緩存機制有效管理內存資源，提升程序運行效率，同時避免內存泄漏和內存溢出問題。
❷ python怎麼進行內存管理的
Python作為一種動態類型的語言，其對象和引用分離。這與曾經的面向過程語言有很大的區別。為了有效的釋放內存，Python內置了垃圾回收的支持。Python採取了一種相對簡單的垃圾回收機制，即引用計數，並因此需要解決孤立引用環的問題。Python與其它語言既有共通性，又有特別的地方。對該內存管理機制的理解，是提高Python性能的重要一步。