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Python 不像 C++ 或 Java 那样需要提前声明变量类型，Python 允许开发者直接对变量进行赋值。这种特性使得 Python 成为动态类型语言。动态类型的核心特点在于：对象的类型和内存分配都是在运行时确定的。这也是 Python 被称为 "动态语言" 的原因。
引用计数机制
Python 采用了类似于 Windows 内核对象管理的方式来管理内存。每个对象都维护一个对指向该对象的引用的计数。当变量被绑定到某个对象时，该变量的引用计数为 1（除了一些特殊情况也会增加计数）。系统会自动维护这些引用计数，并在定期扫描中清理那些引用计数为 0 的对象。标记-清除
这是一种最基本的垃圾回收算法。系统会为每个对象分配一个标记，当引用计数变为 0 时，系统会将该对象标记为可回收。之后在内存回收时，系统会清理所有被标记的对象。分代回收
为了提高垃圾回收的效率，Python 采用分代回收机制。对象会被分成几代，系统会优先清理那些被分配较多次的对象。这种机制能够有效减少内存碎片，提升垃圾回收的性能。当退出 Python 时，Python 并不会完全释放所有内存。循环引用或引用整个模块的对象（如 sys.modules 中的模块），在退出时不会被回收。此外，C 库分配的内存也不会被自动释放。
避免循环引用
避免在代码中创建循环引用，这会导致对象无法被回收，增加内存占用。使用 weakref 模块
对于不需要长期保留的对象，可以考虑使用weakref 模块来减少内存占用。定期内存释放
在某些场景下（如资源密集型应用），可以手动调用gc 模块来清理内存。使用第三方内存管理工具
对于复杂的内存管理需求，可以考虑使用一些第三方工具（如heapq 或 collections.deque）来优化内存使用。Python 的垃圾回收机制基于引用计数、标记-清除和分代回收，有效管理动态类型语言的内存。虽然在退出时不会完全释放所有内存，但这种机制依然大大减少了内存泄漏的风险。如果需要更高效的内存管理，可以通过避免循环引用和使用优化工具来进一步提升性能。
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