Python的内存管理机制及调优手段？

内存管理机制有：引用计数、垃圾回收、内存池。调优的话只能自己手动垃圾回收，或者调高垃圾回收的阈值

Python的内存管理机制可以从三个方面： 1.垃圾回收--运行时 2.引用计数--对象的引用计数 3.内存池机制--金字塔型 建议参考Python官网对不同变量，这三方面如何进行操作和管理的。 Python调优手段主要依赖于你自己本身的业务是IO密集型还是CPU密集型，针对不同的也无需求再确定优化。可以使用cprofile或者line_Profile等工具来分析和调优。

内存管理机制: 引用计数、垃圾回收、内存池

引用计数：引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个Python对象被引用时其引用计数增加1,

当其不再被一个变量引用时则计数减1,当引用计数等于0时对象被删除。弱引用不会增加引用计数

垃圾回收：

1.引用计数

引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观、最简单的垃圾收集技术。当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为1，如果引用被删除，对象的引用计数为0,那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了。

2.标记清除

调优手段

1.手动垃圾回收

2.调高垃圾回收阈值

3.避免循环引用