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python内存管理机制
每个***的清理时间如何分配，会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理2代垃圾。
Python垃圾回收机制是一种自动化的内存管理技术。它会在Python程序运行时，自动扫描程序中不再使用的内存块，并将其释放回操作系统。Python的垃圾回收机制使用了标记-清除算法。
Pymalloc机制；这个主要是为了加速Python的执行效率，Python引入了一个内存池机制，用于管理，为了对小块内存的申请和释放。
Python如何管理内存
Python引入了一个机制：引用计数，来进行管理内存。
（1）.引用计数 （2）. 垃圾回收 (3）. 内存池机制 在python中每创建一个对象，对应的会有一个引用计数，当发生赋值操作如a=b，对应的b的引用计数会自动加1，当引用的对象被清除或者函数结束时，引用计数会自动减1。
关于python内存管理说***确的有变量不必事先声明；变量无须指定类型；可以使用del释放***。在python内存管理涉及到一个包含所有python对象和数据结构的私有堆(heap).这个私有堆的管理由内部的python内存管理器保证。
Python***用自动内存管理，即Python会自动进行垃圾回收，不需要像C、C++语言一样需要程序员手动释放内存，手动释放可以做到实时性，但是存在内存泄露、空指针等风险。
如何释放Python占用的内存
如果需要收缩内存，可以尝试使用 micropython.heap_unlock() 和 micropython.heap_lock() 命令解锁和锁定堆内存，并通过重新分配内存、释放内存和强制垃圾回收等方法来释放内存空间。
python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。
Python内存溢出的解决方案 第一步：修改JVM启动参数，直接堆内存( -Xms，-Xmx参数一定不要忘记加 )。第二步：检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其 它异常或错误。
直接点任务管理器也可以查看电脑的内存使用占比，还可以kill掉一些不用的进程来释放内存。但是如果想要释放掉python占用的内存，比如一些使用过后续又不再需要的数据，可以导入gc包直接删除掉数据并回收内存。
专业的python IDE， 功能很强大， 特别喜欢 它的代码merge工具， 不想被编辑器折腾死 的推荐直接使用，五星级推荐。(除了内存 占用大点)。
每个***的清理时间如何分配：会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理3代垃圾。
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