python内存管理分析

这就意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间进行切换，这将严重影响Python的执行效率。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。这也就是之前提到的Pymalloc机制。当然，通过修改Python源代码，我们可以改变这个默认值，从而改变Python的默认内存管理行为。因此在析构时，通常都是将对象占用的空间归还到内存池中。"这个问题就是:Python的arena从来不释放pool。希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。