1.1 可变对象和不可变对象

从一道简单的面试题开始：list和tuple区别

在list集合中可以实现元素的添加、修改、插入、以及删除，由下面的例子可看出并没有要求list里的每个元素必须是相同的数据类型。

list = [1, 'abc']
print(list) # 输出[1, 'abc']

在tuple集合中，一旦元素被存储，以后就不能修改，删除了，这比list集合安全许多，所以能用tuple就用tuple。

回顾：不可变对象：数字字符串元组tuple ；可变对象：字典列表list 字节数组。

1.2 Python垃圾回收

Python中万物皆对象，在Python中的存储问题也是对象的存储问题。python变量不许指定类型，程序员也无需关心内存管理，因为有Python内存管理器：python内存池 + 垃圾回收机制。

（1）垃圾回收

垃圾回收主要以引用计数为主，缺点：不能解决对象的“循环引用”、需要额外空间维护引用计数

引用计数改变的情况：

以下四种情况，对象的引用计数+1：
- 对象被创建（a=11）、
- 对象被引用（b=a）、
- 对象被作为参数传到函数中 func(a)、
- 对象作为一个元素存储在容器中（如lst1=[a,a]）
以下四种情况，对象的引用计数-1：
- 对象的别名被显式销毁 del a、
- 对象的别名被赋予新的对象 a=66、
- 一个对象离开其作用域(如fun函数执行完，
- fun里的局部变量，注意全局变量不会)，对象所在的容器被销毁或从容器中删除对象

#!/usr/bin/python
## -*- coding: utf-8 -*-
import sys
def func(c):
    print ('in func function',sys.getrefcount(c)-1)

print ('init',sys.getrefcount(11)-1)
a=11
print ('after a=11----',sys.getrefcount(11)-1)
b=a
print ('after b=a----',sys.getrefcount(11)-1)
func(11) #调用函数中是+2:另一个引用是函数栈保存了入参对形参的引用
print ('after func(11)----',sys.getrefcount(11)-1)
lst1=[a,12,14]
print ('after lst1=[a,12,14]----',sys.getrefcount(11)-1)
a=666
print ('after a=666----',sys.getrefcount(11)-1)
del a
print ('after del a----',sys.getrefcount(11)-1)
del b
print ('after del b----',sys.getrefcount(11)-1)
del lst1
print ('after del lst1----',sys.getrefcount(11)-1)

结果为

init 50
after a=11---- 51
after b=a---- 52
in func function 54
after func(11)---- 52
after lst1=[a,12,14]---- 53
after a=666---- 52
after del a---- 52
after del b---- 51
after del lst1---- 50

（2）标记-清除 and 分代回收

垃圾回收机制以引用机制为主，标记-清除，和分代回收机制为辅的策略：
- 标记-清除机制：用来解决计数引用带来的循环引用而无法释放内存的问题（循环引用只有在容器对象才会产生，如字典、元组、列表等）；
  - 标记阶段，遍历所有的对象，如果是可达的（reachable），也就是还有对象引用它，那么就标记该对象为可达
  - 清除阶段，再次遍历对象，如果发现某个对象没有标记为可达（即为Unreachable），则就将其回收
- 分代回收机制：为提升提升垃圾回收的效率。

1.3 Python内存池

Python内存管理器除了典型的垃圾回收机制，还有Python内存池，下图为CPython（Python解释器）的内存架构图：
在这里插入图片描述

python的对象管理主要位于Level+1~Level+3层
- Level+3层：对于python内置的对象（比如int,dict等）都有独立的私有内存池，对象之间的内存池不共享，即int释放的内存，不会被分配给float使用
- Level+2层：当申请的内存大小小于256KB时，内存分配主要由 Python 对象分配器（Python’s object allocator）实施
- Level+1层：当申请的内存大小大于256KB时，由Python原生的内存分配器进行分配，本质上是调用C标准库中的malloc/realloc等函数

关于释放内存方面，当一个对象的引用计数变为0时，Python就会调用它的析构函数。调用析构函数并不意味着最终一定会调用free来释放内存空间，如果真是这样的话，那频繁地申请、释放内存空间会使Python的执行效率大打折扣。因此在析构时也采用了内存池机制，从内存池申请到的内存会被归还到内存池中，以避免频繁地申请和释放动作。