Python的內存管理機制可以從三個方面來講:

• 引用計數

• 垃圾回收
• 內存池機制

引用計數

Python采用了類似Windows內核對象一樣的方式來對內存進行管理。每一個對象，都維護這一個對指向該對對象的引用的計數。

引用計數加1：

1.對象被創建：x=4
2.另外的變量被創建：y=x
3.被作為參數傳遞給函數：foo(x)
4.作為容器對象的一個元素：a=[1,x,'33']

引用計數減少：

1.一個本地引用離開了它的作用域。比如上面的foo(x)函數結束時，x指向的對象引用減1。
2.對象的別名被顯式的銷毀：del x
3.對象的一個別名被賦值給其他對象：x=123
4.對象從一個窗口對象中移除：myList.remove(x)
5.窗口對象本身被銷毀：del myList，或者窗口對象本身離開了作用域。

垃圾回收

1、當內存中有不再使用的部分時，垃圾收集器就會把他們清理掉。它會去檢查那些引用計數為0的對象，然后清除其在內存的空間。當然除了引用計數為0的會被清除，還有一種情況也會被垃圾收集器清掉：當兩個對象相互引用時，他們本身其他的引用已經為0了。
2、垃圾回收機制還有一個循環垃圾回收器, 確保釋放循環引用對象(a引用b, b引用a, 導致其引用計數永遠不為0)。

內存池機制

Python的內存機制以金字塔行，-1，-2層主要有操作系統進行操作，
第0層是C中的malloc，free等內存分配和釋放函數進行操作；
第1層和第2層是內存池，有Python的接口函數PyMem_Malloc函數實現，當對象小于256K時有該層直接分配內存；
第3層是最上層，也就是我們對Python對象的直接操作；

Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統。
正如上面提到的，Python中所有小于256個字節的對象都使用pymalloc實現的分配器(這里還是會調用 malloc 分配內存,但每次會分配一塊大小為256k的大塊內存.)，而大的對象則使用系統的 malloc。另外Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用于緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。經由內存池登記的內存到最后還是會回收到內存池,并不會調用 C 的 free 釋放掉.以便下次使用.對于簡單的Python對象，例如數值、字符串，元組（tuple不允許被更改)采用的是復制的方式(深拷貝?)，也就是說當將另一個變量B賦值給變量A時，雖然A和B的內存空間仍然相同，但當A的值發生變化時，會重新給A分配空間，A和B的地址變得不再相同。 　　
注：在Python中，許多時候申請的內存都是小塊的內存，這些小塊內存在申請后，很快又會被釋放，由于這些內存的申請并不是為了創建對象，所以并沒有對象一級的內存池機制。這就意味著Python在運行期間會大量地執行malloc和free的操作，頻繁地在用戶態和核心態之間進行切換，這將嚴重影響 Python的執行效率。為了加速Python的執行效率，Python引入了一個內存池機制，用于管理對小塊內存的申請和釋放。這也就是之前提到的 Pymalloc機制。

接著，我們繼續談python內存情況，在面試過程中被問到

python中的list在內存中是以數組方式存儲還是鏈表的方式呢？？？

通過查閱一些資料，發現list的存儲方式是arraylist(動態數組)，與它相對應的是linkedlist（鏈表），arraylist其實就是數組了，其實就相當于C++中的vector，只不過這時的list可以存儲不同類型的元素。那么我們明白了這些后，使用的時候才會更加注意對于插入或者刪除頻繁的時候，list效率是比較低的，畢竟它存儲形式是arraylist。
python中的tuple存儲形式是什么呢？
tuple在內存中的存儲形式就是常量數組，因為它是不可變的數據類型，所以常量數組估計大家都能理解。
python中的dictionary存儲形式是什么呢？
字典相當于C++標準庫中的map
字符串呢
字符串其實就是不能修改的list，也是數組的形式，這和c/c++是一致的。

參考文章：
http://hackerxu.com/2015/01/13/ram.html
http://blog.csdn.net/zhangweijiqn/article/details/39235169