内存管理机制：引用计数、垃圾回收、内存池机制
1.变量与对象
变量：通过变量指针引用对象，变量指针指向具体对象的内存地址，最终这个变量取的是对象的值
个人理解：变量中保存的是数据地址，这里的对象即是指数据
对象：类型已知，每个对象都包含头部信息
头部信息中存的是对象的类型标识符和引用计数器 # 对象即数据 类型即数据类型 引用计数即有多少变量指向这个数据
变量名是没有类型的，平时得到的变量类型都是对象的类型，因为变量是引用的对象
引用所指：通过is判断两个引用所指的是否是同一对象
比如：
a = 1
b = a
print(a is b) #结果是true,a和b的地址相同
关于引用：
1）python缓存了整数和短字符串，整数和短字符串创建后在内存中只有一份，之后如果再创建相同的整数或短字符串，实际上都指向第一次创建的这个整数和短字符串
比如:
a = 1
b = 1
print(a is b) #结果是true,a和b的地址相同
2）长字符串、列表等其他对象，通过赋值语句，可以创建多个新的相同对象【数据的值相同，数据地址不同】
3）长字符串和短字符串的区分：由数字字母下划线组成，不含其他字符的，就是短字符串，其他是长字符串
2.引用计数
python中，每个对象都有指向该对象的引用总数--引用计数
查看对象的引用计数：sys.getrefcount()
1）引用计数增加：
1-1)赋值语句会创建一个引用。
前提是这个数据之前没有被创建 或者这个数据之前被创建了 但不是整数和短字符串
1-2)给函数传参会增加一个引用，比如
a = "123"
len(a)，a把“123”的数据地址传递给了函数内部的参数，所以“123”会增加一个引用计数
1-3）作为列表或字典的元素，对象的引用会增加
前提是这个元素是一个整数或者短字符
增加的意思是，在这之前对象已被创建
比如：
a = 1 # 创建了对象，引用计数为1
b = [1, 2, 3] # 列表中使用了1, 1的引用计数增加1个，变成2
2）引用计数减少：
2-1）对象的别名被显示销毁。别名指的是变量
比如
a=1
del a
2-2)对象的别名改变了引用
比如
a = 1 # 1的引用为1
b = a # 1的引用为2
b = 3 # b的变成了对3的引用，1的引用计数减少1
2-3）对象从一个窗口对象中移除，或者窗口对象本身被销毁
a = [1, 2, 123] # 假设这里第一次创建123，引用计数为1
b = 123 # 123的引用计数+1 变成2
a.remove(123) # 123的引用计数减少1 恢复为1
2-4）一个本地引用离开了它的作用域
比如需要传参的函数，在函数执行完以后，参数所指向的数据，它的引用计数会减少1
3.垃圾回收
当python中的对象原来越多时，占据越来越多内存，会启动垃圾回收，清除没用的对象
1）原理
当python某个对象的引用计数变为0后，说明没有任何引用指向该对象，该对象就需要被回收。
当垃圾回收启动的时候，python扫描到这个对象的引用计数为0，就会把这个数据清空，腾出内存空间
2）垃圾回收何时启动
启动垃圾回收时，python不能进行其他的任务，所以不能进行太频繁的垃圾回收
python只在特定条件下自动启动垃圾回收
当Python运行时，会记录其中分配对象(object allocation)和取消分配对象(object deallocation)的次数。当两者的差值高于某个阈值时，垃圾回收才会启动
In [93]: import gc
In [94]: gc.get_threshold() #gc模块中查看阈值的方法
Out[94]: (700, 10, 10)
3）阈值分析：
700即是垃圾回收启动的阈值；
每10次0代垃圾回收，会配合1次1代的垃圾回收；而每10次1代的垃圾回收，才会有1次的2代垃圾回收；
当然也是可以手动启动垃圾回收：
In [95]: gc.collect() #手动启动垃圾回收
Out[95]: 2
4）分代回收
Python将所有的对象分为0，1，2三代；
所有的新建对象都是0代对象；
当某一代对象经历过垃圾回收，依然存活，就被归入下一代对象。
3.1垃圾回收的理解
1）正常情况下垃圾回收启动时，如果扫描到对象的引用计数为0，那么就会清除该对象，回收这个对象占据的内存空间
2）特殊情况：存在循环引用导致有些内存没有办法回收。如下
a = ["1"] # a列表的引用计数为1
b = ["2"] # b列表的引用计数为1
a.append(b) # b列表的引用计数为2，a=["1", b]
b.append(a) # a列表的引用计数为2，b=["1", a]
del a # a的引用计数为1
del b # b的引用计数为1
执行了del a 和del b，两个变量名 都被删除了，很显然想要的结果是直接让这两个列表的引用变为0，可以进行回收
但是变量名a b 虽然没有了，可a列表和b列表的引用计数却都还剩1，达不到回收这两个列表的要求
而外界已没有指向这两个列表的变量名了，外界无法访问，则无法再通过del去把这两个列表的引用计数变为0
导致这两个内存无法回收【内存泄漏】
为了解决循环引用带来的问题，有了分代回收机制
3）分代回收机制
分代回收中，如果对象的引用计数为0，那么它所占的空间就会被python解释器回收
第一种理解：根据对象的权重把对象移入更高级的一代
分代回收的核心思想是：在多次扫描的情况下，都没有被回收的变量，GC机制就会认为，该变量是常用变量，GC对其扫描的频率会降低
具体实现原理如下：
分代指的是根据存活时间来为变量划分不同等级（也就是不同的代）
新创建的对象，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，如果发现对象依然被引用，那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一， 当对象的权重大于某个设定得值（假设为3），会将它移动到更高一级的青春代，
青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长），假设5分钟扫描青春代一次，这样每次GC需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间
接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低
第二种理解：每一代中的对象达到一定数量时进行扫描
a.python中每创建一个对象，就会把对象添加到一个特殊的“链表”，这个链表称为“零代链表”
当“零代链表”中的对象个数达到一定阈值，python解释器就会对这个“零代链表”进行一次“扫描”，查找列表中是否存在循环引用【互相引用】的对象，如果发现有互相引用的对象，就把这些对象的引用计数-1
此时，如果某些对象的引用计数变为0，python解释器就会回收其内存空间，如果对象的引用计数仍不为0，就把此时存活的对象迁移到下一代列表中
b.同样，python解释器会在一定条件下扫描“一代链表”，判断是否存在相互引用，存在就把这些对象的引用计数-1
此时如果某些对象的引用计数变为0，就回收对应的内存，如果对象的引用计数仍然不为0，就把对象移到“二代链表”中
c.扫描“二代链表”的操作同理，最后对象的引用计数仍不为0，则会把存活的对象再迁移到一个新的特殊内存空间
此时重新进行零代链表-》一代链表-》二代链表的循环扫描
4）标记-清除机制
为了解决误删的情况，比如
a = ["1"] # a列表的引用计数为1
b = ["2"] # b列表的引用计数为1
a.append(b) # b列表的引用计数为2，a=["1", b]
b.append(a) # a列表的引用计数为2，b=["1", a]
del a # a的引用计数为1
在进行分代回收扫描的时候，发现a列表和b列表存在相互引用的情况，于是对这两个列表的引用计数都进行减1
结果a列表的引用计数变为了0，然后a列表的内存被回收了，b列表未被回收，但是b列表中的元素还有对a列表的引用
此时a列表已经被回收，导致b列表中的a元素没有用了，所以实际上此时不应回收a列表的内存，于是有了“标记-清除”机制
“标记-清除”机制：
a.检测链表中相互引用的对象，让它们的引用计数-1
b.然后把所有对象分为两组：死亡组 存活组
引用计数为0的对象进入死亡组
引用计数不为0的进入存活组
c.此时分析存活组，如果对象存活，则其内部对象也必须存活
如果发现内部对象死亡，就想办法让其复活，这样就解决了误删的问题
5）小结：
python采用的引用计数为主，分代回收和标记清除为辅的垃圾回收机制，三者共同维护python程序占用的内存空间
4.内存机制