python的变量内存管理

一、变量的引用机制

当你在python中定义一个值，如x = 500时，python会在内存中开辟一个小地方用于存储数值。

x = 500      #定义一个变量
print(id(x))  #打印该变量的内存地址
#打印结果为 : 1941592452816

也可以这样理解，定义一个变量是把具体的属性状态数值赋予给一个变量名。当运行了x = 500时，就把500放入了一个小房间，x就是它房间的指向钥匙，打印的1941592452816就是房间号码

那如果是两个变量名拥有同样的值，如：

x = 666
y = 666
print(id(x)) #2338048290512
print(id(y)) #2338048290512

会发现两个的内存地址是一样的，也就是相当于 为了不浪费资源，相同的数值在一个房间，只是钥匙给了两个。x和y都指向了2338048290512这个房间。

[-5,256]这个区间的整数值例外，因为小整数池，后面会有解释

二、引用计数

引用计数就是该数据被引用的次数总和，如：

x = 10
y = x
#10被引用了2次,即10的引用计数为2

x = 10
y = x
del y #将y删除
#本来是引用了2次,但是删除了一次,所以10的引用计数为1

x = 10
del x
#10引用计数原本为1,后删除x,最后10的引用计数为0
#当引用计数为0时,将触发垃圾回收机制,将占用的内存释放

三、垃圾回收机制

垃圾回收机制就是把引用计数为0数据所占的内存释放，给别的数据腾位置。也可以理解为拥有钥匙的变量（房客）都不在了，那房间肯定也是要整理干净。

四、小整数池

之前说的变量引用，也许会有人使用10举例子，但是可能结果不太一样。这是因为小整数池的原因。

因为整数的使用比较广泛频繁，避免整数频繁申请销毁占用内存空间，Python就有个优化机制-小整数池，范围是[-5,256]，拥有固定的内存地址并且不会被垃圾回收机制回收。