语言的内存管理是语言设计的一个重要方面。它是决定语言性能的重要因素。无论是C语言的手工管理，还是Java的垃圾回收，都成为语言最重要的特征。这里以Python语言为例子，说明一门动态类型的、面向对象的语言的内存管理方式。
对象的内存使用
赋值语句是语言最常见的功能了。但即使是最简单的赋值语句，也可以很有内涵。Python的赋值语句就很值得研究。
整数1为一个对象。而a是一个引用。利用赋值语句，引用a指向对象1。Python是动态类型的语言(参考动态类型)，对象与引用分离。Python像使用“筷子”那样，通过引用来接触和翻动真正的食物——对象。
引用和对象
为了探索对象在内存的存储，我们可以求助于Python的内置函数id()。它用于返回对象的身份(identity)。其实，这里所谓的身份，就是该对象的内存地址。
a = 1
print(id(a))
print(hex(id(a)))
在我的计算机上，它们返回的是:
11246696
'0xab9c68'
分别为内存地址的十进制和十六进制表示。
在Python中，整数和短小的字符，Python都会缓存这些对象，以便重复使用。当我们创建多个等于1的引用时，实际上是让所有这些引用指向同一个对象。
a = 1
b = 1
print(id(a))
print(id(b))
上面程序返回
11246696
11246696
可见a和b实际上是指向同一个对象的两个引用。
为了检验两个引用指向同一个对象，我们可以用is关键字。is用于判断两个引用所指的对象是否相同。
# True
a = 1
b = 1
print(a is b)
# True
a = "good"
b = "good"
print(a is b)
# False
a = "very good morning"
b = "very good morning"
print(a is b)
# False
a = []
b = []
print(a is b)
上面的注释为相应的运行结果。可以看到，由于Python缓存了整数和短字符串，因此每个对象只存有一份。比如，所有整数1的引用都指向同一对象。即使使用赋值语句，也只是创造了新的引用，而不是对象本身。长的字符串和其它对象可以有多个相同的对象，可以使用赋值语句创建出新的对象。
在Python中，每个对象都有存有指向该对象的引用总数，即引用计数(reference count)。
我们可以使用sys包中的getrefcount()，来查看某个对象的引用计数。需要注意的是，当使用某个引用作为参数，传递给getrefcount()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount()所得到的结果，会比期望的多1。
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))
b = a
print(getrefcount(b))
由于上述原因，两个getrefcount将返回2和3，而不是期望的1和2。
对象引用对象
Python的一个容器对象(container)，比如表、词典等，可以包含多个对象。实际上，容器对象中包含的并不是元素对象本身，是指向各个元素对象的引用。
我们也可以自定义一个对象，并引用其它对象:
class from_obj(object):
def __init__(self, to_obj):
self.to_obj = to_obj
b = [1,2,3]
a = from_obj(b)
print(id(a.to_obj))
print(id(b))
可以看到，a引用了对象b。
对象引用对象，是Python最基本的构成方式。即使是a = 1这一赋值方式，实际上是让词典的一个键值"a"的元素引用整数对象1。该词典对象用于记录所有的全局引用。该词典引用了整数对象1。我们可以通过内置函数globals()来查看该词典。
当一个对象A被另一个对象B引用时，A的引用计数将增加1。
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
print(getrefcount(a))
b = [a, a]
print(getrefcount(a))
由于对象b引用了两次a，a的引用计数增加了2。
容器对象的引用可能构成很复杂的拓扑结构。我们可以用objgraph包来绘制其引用关系，比如
x = [1, 2, 3]
y = [x, dict(key1=x)]
z = [y, (x, y)]
import objgraph
objgraph.show_refs([z], filename='ref_topo.png')
objgraph是Python的一个第三方包。安装之前需要安装xdot。
sudo apt-get install xdot
sudo pip install objgraph
objgraph官网
两个对象可能相互引用，从而构成所谓的引用环(reference cycle)。
a = []
b = [a]
a.append(b)
即使是一个对象，只需要自己引用自己，也能构成引用环。
a = []
a.append(a)
print(getrefcount(a))
引用环会给垃圾回收机制带来很大的麻烦，我将在后面详细叙述这一点。
引用减少
某个对象的引用计数可能减少。比如，可以使用del关键字删除某个引用:
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
b = a
print(getrefcount(b))
del a
print(getrefcount(b))
del也可以用于删除容器元素中的元素，比如:
a = [1,2,3]
del a[0]
print(a)
如果某个引用指向对象A，当这个引用被重新定向到某个其他对象B时，对象A的引用计数减少:
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
b = a
print(getrefcount(b))
a = 1
print(getrefcount(b))
垃圾回收
吃太多，总会变胖，Python也是这样。当Python中的对象越来越多，它们将占据越来越大的内存。不过你不用太担心Python的体形，它会乖巧的在适当的时候“减肥”，启动垃圾回收(garbage collection)，将没用的对象清除。在许多语言中都有垃圾回收机制，比如Java和Ruby。尽管最终目的都是塑造苗条的提醒，但不同语言的减肥方案有很大的差异 (这一点可以对比本文和Java
