python内存管理基于引用计数、垃圾回收和内存池机制。引用计数是基础，每个对象维护引用计数，当引用数为0时立即释放内存，但无法处理循环引用。为解决此问题，python引入垃圾回收器（gc模块），采用分代收集策略，将对象分为三代（0、1、2），根据代数设定不同回收频率，默认开启且可手动调用gc.collect()。gc通过追踪不可达对象清理循环引用，排查内存泄漏可用gc.set_debug(gc.debug_leak)。此外，cpython使用内存池（pymalloc）优化小对象分配效率，缓存部分内存提升性能，非泄漏现象。优化内存使用建议包括：避免长生命周期引用、使用__slots__、及时清空数据结构、采用弱引用及借助pympler、tracemalloc等工具分析内存。
Python 的内存管理机制和垃圾回收原理，其实很多人只是听说过“自动管理”、“引用计数”这些词，但具体怎么运作、什么时候释放内存，就不那么清楚了。这篇文章就从几个关键点来聊聊 Python 是怎么处理内存的，以及它的垃圾回收到底是怎么工作的。
引用计数是基础，但不是全部
Python 最基本的内存管理方式就是引用计数（Reference Counting）。每当你创建一个对象，比如一个整数、字符串或者自定义类的实例，Python 都会给这个对象维护一个引用计数器。
举个例子：
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a = [1, 2, 3] # 列表对象被创建，引用计数为1b = a # 同一个列表对象，引用计数变为2del a # 删除a的引用，引用计数减1
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