参考：

python的内存管理机制是什么?：https://www.zhihu.com/question/30747394/answer/2367713248
Python内存管理及释放：https://blog.csdn.net/jiangjiang_jian/article/details/79140742
如何释放Python占用的内存？：https://www.zhihu.com/question/34895986/answer/293213648

变量名个对象和类型

a = 'abcde'
print(a)
a = [1,2,3,4,5]
print(a)

# abcde
# [1, 2, 3, 4, 5]
1
2
3
4
5
6
7

1、总结一下：变量名没有类型，只有对象才有类型，变量只是引用了不同类型的对象而已。每一个对象都包含了两个头部信息，一个是类型标志符，标识这个对象的类型，以及一个引用的计数器，用来表示这个对象被多少个变量名所引用，如果此时没有变量引用他，那么就可以回收这个对象

2、还是上面那个例子，每当一个变量名被赋予了一个新的对象，那么之前的那个对象占用的空间就会被回收，前提是如果他没有被其他变量名或者对象引用。这种自动回收对象空间的机制叫做垃圾收集机制。

3、总结一下，给一个变量赋一个新的值，并不是替换原始的对象，而是让这个变量去引用完全不同的另一个对象，而原来的对象的引用计数会随之减1。

垃圾回收机制

要理解什么是垃圾回收机制，首先要对内存管理概念有一个基本的认识。内存管理是指操作系统如何进行内存的分配和回收的机制。早期的计算机语言，比如C, 它通过malloc, free函数来向操作系统请求内存和释放内存。 这种机制的优点是内存分配和释放的效率很高。但是它也有着它的缺点，主要表现在对于复杂的系统，存在着大量的内存分配和释放操作。程序员很容易不小心忘记释放内存，从而造成内存的泄露，对于长期运行的软件来讲，这将是一个致命的威胁，因为系统的内存会逐渐被吃光。 因此，更新的编程语言，比如JAVA, C#, 都提供了所谓“垃圾回收的机制”，运行时自身会运行相应的垃圾回收机制。程序员只需要申请内存，而不需要关注内存的释放。垃圾回收器(GC)会在适当的时候将已经终止生命周期的变量的内存给释放掉。GC的优点就在于它大大简化了应用层开发的复杂度，降低了内存泄露的风险

java/python

虽然理论上不如C/C++手动管理得高效, 但手写出来的管理能又好又快是很难做到的, 需要有一定的基础和经验,并且花费一些心智. 值得吗, 不值得. 我宁愿多浪费些内存让自己轻松一些. 当然也有值得的情况, 但不应该事必躬亲对吧.

a = 'abcde'
print(a)
a = [1,2,3,4,5]
print(a)

abcde
[1, 2, 3, 4, 5]
1
2
3
4
5
6
7

1、创建了一个字符串对象’abcde’，然后创建了一个变量a，将变量a和字符串对象’abcde’相连接，

2、之后又创建了一个列表对象[1,2,3,4,5]，然后又将他和a相连接。
种从变量到对象的连接，我们称之为引用，以内存中的指针形式实现。因此直白的说，在内部，变量事实上是到对象内存空间的一个指针，而且指向的对象可以随着程序赋值语句而不断变化。

具体的内部机制是这样的：

python在每个对象中保存了一个计数器，计数器记录了当前指向该对象的引用的数目。一旦这个计数器被设置为0，这个对象的内存空间就会自动回收。当a被赋值给列表对象后，原来的字符串对象‘abcde’的引用计数器就会变为0，导致他的空间被回收。这就使得我们不必像C++那样需要专门编写释放内存空间的代码了

1. 不可变数据类型，可变只的是对象是否可变，即在内存中的值是否可变，不可变指向这个对象的变量也不会变，如果这个变量变化了，说明是指向一个新的对象了

整型(int)赋值：

a = 1
print(id(a))
b = a
print(id(b))
a = a + 1
print(id(a))
c = 1
print(id(c))
1
2
3
4
5
6
7
8

输出结果

140721330548992
140721330548992
140721330549024
140721330548992
1
2
3
4

2. 可变数据类型，可变所以，指变量跟着这个对象，内存里面的值一块变化

以列表(list)为例：

l1 = [1, 2, 3]
print(id(l1)) #
l2 = l1
print(id(l2))
l1.append(4)
print(id(l1))
print(l1)
print(l2)
1
2
3
4
5
6
7
8

执行结果：

1933202772296
1933202772296
1933202772296
[1, 2, 3, 4]
[1, 2, 3, 4]
1
2
3
4
5

l1 和 l2 指向相同的对象，由于列表是可变(mutable)数据类型，所以 l1.append(4)不会创建新的列表，仍然指向相同的对象。 由于l1 和 l2 指向相同的对象，所以列表变化也会导致l2的值变化。可变对象(列表，字典，集合等)的改变，会影响所有指向该对象的变量。对于不可变对象(字符串、整型、元组等)，所有指向该对象的变量的值总是一样的，也不会改变。

Python中的’==’ 和 ‘is’

== 和 is是Python 对象比较中常用的两种方式，== 比较对象的值是否相等， is 比较对象的身份标识(ID)是否相等，是否是同一个对象，是否指向同一个内存地址。

可变，所以同样的值，分配在不同的内存区域

a = [1]
b = [1]
print(id(a))
print(id(b))
print(a == b)
print(a is b)
1
2
3
4
5
6

# 1192219923016
# 1192219923528
# True
# False
1
2
3
4

不可变，所以同样的值，还是同一个内存

a = 1
b = 1
print(id(a))
print(id(b))
print(a == b)
print(a is b)
1
2
3
4
5
6

# 140721330548992
# 140721330548992
# True
# True
1
2
3
4