『壹』 python如何进行内存管理
Python中的变量并不直接存储值，而是存储了值的内存地址或者引用，假如为不同变量赋值为相同值，这个值在内存中只有一份，多个变量指向同一块内存地址。
『贰』 如何释放Python占用的内存
python有引用计数进行垃圾回收配合内存池管理技术自动管理内存，一般不需要主动处理，可以使用del删除引用，对象由自动垃圾回收机制释放。
『叁』 Python里的垃圾回收机制是什么意思，搞不懂
如果你用C++写程序的话 有时候需要动态内存 就是在你需要的时候给你分配空间 但是如果回你忘记把它释答放或者你把指向那块内存的指针给搞丢了，那么那块内存就不能够再使用。如果你的程序不断的申请但又不释放内存，那么电脑内存的使用就越来越高。最后直接99% 程序崩溃电脑卡死
但是java就不会了 她回主动帮你释放不用的内存 就是垃圾回收机制 但是这个回收时间 回收哪里也是有讲究的，这里就不细说了。
总之，java比其他语言比如c c++安全 但是相应的效率就没有那么高了
程序 就是个时间空间的交换游戏嘛！
『肆』 Python如何管理内存
Python中的内存管理是从三个方面来进行的,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1，一个对象分配一个新名称
2，将其放入一个容器中(如列表、元组或字典)
引用计数减少的情况：
1，使用del语句对对象别名显示的销毁
2，引用超出作用域或被重新赋值
sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串)，解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1，当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2，当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1，Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2，Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3，对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
『伍』 Python垃圾回收机制是什么样的
Python垃圾回收机制是通过引用计数来管理的引用计数表示记录这个对象被引用专的次数如果属有新的引用指向对象，对象引用计数就加一，引用被销毁时，对象引用计数减一，当用户的引用计数为0时，该内存被释放以上就是Python的垃圾回收机制了 ，在黑马程序员看过一个视频，有专门讲解的，你可以去看看！谢谢你，如果你有这方面的问题的话，您可以随时询问我
『陆』 为什么Python工程师很少像Java工程师那样讨论垃圾回收
面试题
1、Python是如何进行内存管理的？
Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制、垃圾回收机制和内存池机制。
a. 引用计数
当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器（列表、元组或字典）时，该对象的引用计数都会增加。
当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的 多。对于不可变数据（数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
b. 垃圾回收
当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
当
两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用
计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
c. 内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1）Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。
2）Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。
3）对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
【Python环境】12道 Python面试题总结
2、什么是lambda函数？它有什么好处？
lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数
lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数
lambda [arguments]： expression
>>> a=lambda x，y：x+y
>>> a(3，11)
3、Python里面如何实现tuple和list的转换？
直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型。
4、请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素。
这个地方用set可以实现。
5、Python里面如何拷贝一个对象？（赋值，浅拷贝，深拷贝的区别）
赋值（=），就是创建了对象的一个新的引用，修改其中任意一个变量都会影响到另一个。
浅拷贝：创建一个新的对象，但它包含的是对原始对象中包含项的引用（如果用引用的方式修改其中一个对象，另外一个也会修改改变）{1，完全切片方法；2，工厂函数，如list()；3，模块的()函数}
深拷贝：创建一个新的对象，并且递归的复制它所包含的对象（修改其中一个，另外一个不会改变）{模块的deep.deep()函数}
6、介绍一下except的用法和作用？
try…except…except…[else…][finally…]
执行try下的语句，如果引发异常，则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行，如果引发的异常与except中的异常组匹配，执行相应的语句。如果所有的except都不匹配，则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。
try下的语句正常执行，则执行else块代码。如果发生异常，就不会执行
如果存在finally语句，最后总是会执行。
【Python环境】12道 Python面试题总结
7、Python里面match()和search()的区别？
re模块中match(pattern，string [，flags])，检查string的开头是否与pattern匹配。
re模块中research(pattern，string [，flags])，在string搜索pattern的第一个匹配值。
>>> print(re.match(‘super’， ‘superstition’).span())
(0， 5)
>>> print(re.match(‘super’， ‘insuperable’))
None
>>> print(re.search(‘super’， ‘superstition’).span())
(0， 5)
>>> print(re.search(‘super’， ‘insuperable’).span())
(2， 7)
8、用Python匹配HTML tag的时候，<.*>和<.*？>有什么区别？
术语叫贪婪匹配( <.*> )和非贪婪匹配( <.*？> )
例如：
test
<.*> ：
test
<.*？> ：
9、以下的代码的输出将是什么？ 说出你的答案并解释
输出：
使你困惑或是惊奇的是关于最后一行的输出是 3 2 3 而不是 3 2 1。为什么改变了 Parent.x 的值还会改变 Child2.x 的值，但是同时 Child1.x 值却没有改变？
这
个答案的关键是，在 Python
中，类变量在内部是作为字典处理的。如果一个变量的名字没有在当前类的字典中发现，将搜索祖先类（比如父类）直到被引用的变量名被找到（如果这个被引用的
变量名既没有在自己所在的类又没有在祖先类中找到，会引发一个 AttributeError 异常 ）。
因此，在父类中设置 x = 1 会使得类变量 X 在引用该类和其任何子类中的值为 1。这就是因为第一个 print 语句的输出是 1 1 1。
随后，如果任何它的子类重写了该值（例如，我们执行语句 Child1.x = 2），然后，该值仅仅在子类中被改变。这就是为什么第二个 print 语句的输出是 1 2 1。
最后，如果该值在父类中被改变（例如，我们执行语句 Parent.x = 3），这个改变会影响到任何未重写该值的子类当中的值（在这个示例中被影响的子类是 Child2）。这就是为什么第三个 print 输出是 3 2 3。
10、以下代码将输出什么？
答案
以上代码将输出 []，并且不会导致一个 IndexError。
正如人们所期望的，试图访问一个超过列表索引值的成员将导致 IndexError（比如访问以上列表的 list[10]）。尽管如此，试图访问一个列表的以超出列表成员数作为开始索引的切片将不会导致 IndexError，并且将仅仅返回一个空列表。
【Python环境】12道 Python面试题总结
一个讨厌的小问题是它会导致出现 bug ，并且这个问题是难以追踪的，因为它在运行时不会引发错误。
11、以下的代码的输出将是什么？ 说出你的答案并解释？
你将如何修改 extendList 的定义来产生期望的结果
以上代码的输出为：
许多人会错误的认为 list1 应该等于 [10] 以及 list3 应该等于 ['a']。认为 list 的参数会在 extendList 每次被调用的时候会被设置成它的默认值 []。
尽管如此，实际发生的事情是，新的默认列表仅仅只在函数被定义时创建一次。随后当 extendList 没有被指定的列表参数调用的时候，其使用的是同一个列表。这就是为什么当函数被定义的时候，表达式是用默认参数被计算，而不是它被调用的时候。
因此，list1 和 list3 是操作的相同的列表。而 ````list2是操作的它创建的独立的列表（通过传递它自己的空列表作为list``` 参数的值）。
extendList 函数的定义可以做如下修改，但，当没有新的 list 参数被指定的时候，会总是开始一个新列表，这更加可能是一直期望的行为。
12、以下程序输出什么？
好
吧，第一行代码觉对是我第一次见，第一行输出的是[[]， []， []， []， []]，一个含有5个空列表的列表，而第二行输出的是[[10]，
[10]， [10]， [10]，
[10]]，我只能解释为这5个列表指向了同一个列表，所以修改任意一个其它4个都会改变，可以用list[0]=10 断开一个连接试试。
『柒』 如何理解和掌握Python垃圾回收机制
现在的高来级语言如java，c#等，都采用源了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。
对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的语言，自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。
『捌』 python的回收机制是什么
Python中的垃圾回收机制总体上有三种，
引用计数
Python语言默认采用的垃圾收集机制是『引用计数法 Reference Counting』，该算法最早George E. Collins在1960的时候首次提出，50年后的今天，该算法依然被很多编程语言使用，『引用计数法』的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，因此，也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。
在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。
标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
分代回收
分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。
Python垃圾回收机制--完美讲解! 东皇Amrzs
Python中的垃圾回收机制
『玖』 Python的垃圾回收机制（garbage collection）是什么
这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点：
Python在内存中存储了每个对象的引版用计数（权reference count）。如果计数值变成0，那么相应的对象就会小时，分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。
偶尔也会出现引用循环（reference cycle）。垃圾回收器会定时寻找这个循环，并将其回收。举个例子，假设有两个对象o1和o2，而且符合o1.x == o2和o2.x == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用，那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。来自三人行慕课
Python中使用了某些启发式算法（heuristics）来加速垃圾回收。例如，越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后，垃圾回收器会分配它们所属的代（generation）。每个对象都会被分配一个代，而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。
『拾』 python 什么时候 垃圾回收
Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。
#encoding=utf-8
__author__ = '[email protected]'
class ClassA():
def __init__(self):
print 'object born,id:%s'%str(hex(id(self)))
def __del__(self):
print 'object del,id:%s'%str(hex(id(self)))
def f1():
while True:
c1=ClassA()
del c1
执行f1()会循环输出这样的结果，而且进程占用的内存基本不会变动
object born,id:0x237cf58
object del,id:0x237cf58
c1=ClassA()会创建一个对象，放在0x237cf58内存中，c1变量指向这个内存，这时候这个内存的引用计数是1
del c1后，c1变量不再指向0x237cf58内存，所以这块内存的引用计数减一，等于0，所以就销毁了这个对象，然后释放内存。
1、导致引用计数+1的情况
对象被创建，例如a=23
对象被引用，例如b=a
对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
2、导致引用计数-1的情况
对象的别名被显式销毁，例如del a
对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
一个对象离开它的作用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（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
demo
def func(c,d):
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=1', sys.getrefcount(11) - 1
func(11)
print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1
list1 = [a, 12, 14]
print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1
a=12
print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1
del a
print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1
del b
print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1
# list1.pop(0)
# print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1
del list1
print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1
输出
init 24
after a=11 25
after b=1 26
in func function 28
after func(a) 26
after list1=[a,12,14] 27
after a=12 26
after del a 26
after del b 25
after del list1 24
问题：为什么调用函数会令引用计数+2
3、查看一个对象的引用计数
sys.getrefcount(a)可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1
二.循环引用导致内存泄露
def f2():
while True:
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
执行f2()，进程占用的内存会不断增大。
object born,id:0x237cf30
object born,id:0x237cf58
创建了c1，c2后，0x237cf30（c1对应的内存，记为内存1）,0x237cf58（c2对应的内存，记为内存2）这两块内存的引用计数都是1，执行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2.
在del c1后，内存1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以内存1的对象不会被销毁，所以内存2的对象的引用数依然是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。
三.垃圾回收
deff3():
# print gc.collect()
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
print gc.garbage
print gc.collect() #显式执行垃圾回收
print gc.garbage
time.sleep(10)
if __name__ == '__main__':
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK) #设置gc模块的日志
f3()
输出：
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E918>
gc: uncollectable <ClassA instance at 0230E940>
gc: uncollectable <dict 0230B810>
gc: uncollectable <dict 02301ED0>
object born,id:0x230e918
object born,id:0x230e940
4
垃圾回收后的对象会放在gc.garbage列表里面
gc.collect()会返回不可达的对象数目，4等于两个对象以及它们对应的dict
有三种情况会触发垃圾回收：
1.调用gc.collect(),
2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3.程序退出的时候
四.gc模块常用功能解析
gc模块提供一个接口给开发者设置垃圾回收的选项。上面说到，采用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用，而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。
常用函数：
1、gc.set_debug(flags)
设置gc的debug日志，一般设置为gc.DEBUG_LEAK
2、gc.collect([generation])
显式进行垃圾回收，可以输入参数，0代表只检查第一代的对象，1代表检查一，二代的对象，2代表检查一，二，三代的对象，如果不传参数，执行一个full collection，也就是等于传2。
返回不可达（unreachable objects）对象的数目
3、gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2])
设置自动执行垃圾回收的频率。
4、gc.get_count()
获取当前自动执行垃圾回收的计数器，返回一个长度为3的列表
5、gc模块的自动垃圾回收机制
必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
垃圾回收=垃圾检查+垃圾回收
在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。
gc模块里面会有一个长度为3的列表的计数器，可以通过gc.get_count()获取。
例如(488,3,0)，其中488是指距离上一次一代垃圾检查，Python分配内存的数目减去释放内存的数目，注意是内存分配，而不是引用计数的增加。例如：
print gc.get_count() # (590, 8, 0)
a = ClassA()
print gc.get_count() # (591, 8, 0)
del a
print gc.get_count() # (590, 8, 0)
3是指距离上一次二代垃圾检查，一代垃圾检查的次数，同理，0是指距离上一次三代垃圾检查，二代垃圾检查的次数。
gc模快有一个自动垃圾回收的阀值，即通过gc.get_threshold函数获取到的长度为3的元组，例如(700,10,10)
每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，如果是，就会执行对应的代数的垃圾检查，然后重置计数器
例如，假设阀值是(700,10,10)：
当计数器从(699,3,0)增加到(700,3,0)，gc模块就会执行gc.collect(0),即检查一代对象的垃圾，并重置计数器为(0,4,0)
当计数器从(699,9,0)增加到(700,9,0)，gc模块就会执行gc.collect(1),即检查一、二代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,1)
当计数器从(699,9,9)增加到(700,9,9)，gc模块就会执行gc.collect(2),即检查一、二、三代对象的垃圾，并重置计数器为(0,0,0)