python控制内存的方法：
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一、对象的引用计数机制
二、垃圾回收机制
三、内存池机制
一、对象的引用计数机制
Python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，所有对象都有引用计数。
引用计数增加的情况：
1、一个对象分配一个新名称
2、将其放入一个容器中（如列表、元组或字典）
引用计数减少的情况：
1、使用del语句对对象别名显示的销毁
2、引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数
多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
二、垃圾回收
1、当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾收集机制处理掉。
2、当两个对象a和b相互引用时，del语句可以减少a和b的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用，因此引用计数不会归零，对象也不会销毁。（从而导致内存泄露）。为解决这一问题，解释器会定期执行一个循环检测器，搜索不可访问对象的循环并删除它们。
三、内存池机制
Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
1、Pymalloc机制。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。
2、Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3、对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
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Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。
引用计数机制
简介
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。
特性
1.当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器(列表、元组或字典)时，该对象的引用计数都会增加。
2.当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。
3.可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的多。对于不可变数据(数字和字符串)，解释器会在程序的不同部分共享内存，以便节约内存。
垃圾回收机制
特性
1.当内存中有不再使用的部分时，垃圾收集器就会把他们清理掉。它会去检查那些引用计数为0的对象，然后清除其在内存的空间。当然除了引用计数为0的会被清除，还有一种情况也会被垃圾收集器清掉：当两个对象相互引用时，他们本身其他的引用已经为0了。
2.垃圾回收机制还有一个循环垃圾回收器, 确保释放循环引用对象(a引用b, b引用a, 导致其引用计数永远不为0)。
内存池机制
简介
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。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。
内存池概念
内存池的概念就是预先在内存中申请一定数量的，大小相等的内存块留作备用，当有新的内存需求时，就先从内存池中分配内存给这个需求，不够了之后再申请新的内存。这样做最显著的优势就是能够减少内存碎片，提升效率。内存池的实现方式有很多，性能和适用范围也不一样。
特性
1.Python提供了对内存的垃圾收集机制，但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。
2.Pymalloc机制。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。
3.Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的 malloc。
4.对于Python对象，如整数，浮点数和List，都有其独立的私有内存池，对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数，用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。
用psutil包
cpu:
import psutil
psutil.cpu_times()
scputimes(user=3961.46, nice=169.729, system=2150.659, idle=16900.540, iowait=629.59, irq=0.0, softirq=19.42, steal=0.0, guest=0, nice=0.0)
for x in range(3):
... psutil.cpu_percent(interval=1)
...
4.0
5.9
3.8
for x in range(3):
... psutil.cpu_percent(interval=1, percpu=True)
...
[4.0, 6.9, 3.7, 9.2]
[7.0, 8.5, 2.4, 2.1]
[1.2, 9.0, 9.9, 7.2]
for x in range(3):
... psutil.cpu_times_percent(interval=1, percpu=False)
...
scputimes(user=1.5, nice=0.0, system=0.5, idle=96.5, iowait=1.5, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)
scputimes(user=1.0, nice=0.0, system=0.0, idle=99.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)
scputimes(user=2.0, nice=0.0, system=0.0, idle=98.0, iowait=0.0, irq=0.0, softirq=0.0, steal=0.0, guest=0.0, guest_nice=0.0)
psutil.cpu_count()
4
psutil.cpu_count(logical=False)
2
内存：
psutil.virtual_memory()
svmem(total=8374149120L, available=2081050624L, percent=75.1, used=8074080256L, free=300068864L, active=3294920704, inactive=1361616896, buffers=529895424L, cached=1251086336)
psutil.swap_memory()
sswap(total=2097147904L, used=296128512L, free=1801019392L, percent=14.1, sin=304193536, sout=677842944)
在python中可以用id()函数获取对象的内存地址。
#例如：
object = 1 + 2
print(id(object)) #4304947776
