一、python是一個什么樣類型的語言

1、python是一種動態解釋性強類型定義的高級、通用性編程語言。

解釋型：執行的時候，才一條一條的解釋成機器語言給計算機來執行。如：python、js、ruby、PHP等

編譯型：把源程序的每一條語句都編譯成機器語言,并保存成二進制文件,這樣運行時計算機可以直接以機器語言來運行此程序，速度快。如：C、C++、go等

動態語言：動態類型的語言編程時，永遠也不用給任何變量指定數據類型，該語言會在你第一次賦值給變量時，在內部將數據類型記錄下來

靜態語言：與動態類型語言剛好相反，它的數據類型是在編譯其間檢查的，也就是說在寫程序時要聲明所有變量的數據類型

強類型定義語言：一旦一個變量被指定了某個數據類型，如果不經過強制轉換，那么它就永遠是這個數據類型

弱類型定義語言：數據類型可以被忽略的語言。它與強類型定義語言相反, 一個變量可以賦不同數據類型的值

二、python的內存管理機制

python的內存管理機制：引用計數、垃圾回收、內存池機制

1、變量與對象

1、變量：通過變量指針引用對象

變量指針：指向具體對象的內存空間，取對象的值。

2、對象，類型已知，每個對象都包含一個頭部信息（頭部信息：類型標識符和引用計數器）

注意：變量名沒有類型，類型屬于對象（因為變量引用對象，所以類型隨對象），變量引用什么類型的對象，變量就是什么類型的。

a、容器對象

Python的一個容器對象(比如：表、詞典等)，可以包含多個對象。

容器對象：容器對象中包含的并不是元素對象本身，是指向各個元素對象的引用。

1、Python緩存了整數和短字符串，因此每個對象在內存中只存有一份，引用所指對象就是相同的，即使使用賦值語句，也只是創造新的引用，而不是對象本身；

2、Python沒有緩存長字符串、列表及其他對象，可以有多個相同的對象，可以使用賦值語句創建出新的對象。

2、引用計數

a、普通引用

注意：當使用某個引用作為參數，傳遞給getrefcount()時，參數實際上創建了一個臨時的引用。因此，getrefcount()所得到的結果，會比期望的多1。

b、容器對象

c、引用計數增加

1、對象被創建

2、另外的別人被創建

3、作為容器對象的一個元素

d、引用計數減少

1、對象的別名被顯式的銷毀

2、對象的一個別名被賦值給其他對象

3、對象從一個窗口對象中移除，或，窗口對象本身被銷毀

4、一個本地引用離開了它的作用域，比如上面的foo(x)函數結束時，x指向的對象引用減1。

3、垃圾回收

吃太多，總會變胖，Python也是這樣。當Python中的對象越來越多，它們將占據越來越大的內存。不過你

不用太擔心Python的體形，它會乖巧的在適當的時候“減肥”，啟動垃圾回收(garbage collection)，將沒用的

對象清除。在許多語言中都有垃圾回收機制，比如Java和Ruby。盡管最終目的都是塑造苗條的提醒，但不同

語言的減肥方案有很大的差異 (這一點可以對比本文和Java內存管理與垃圾回收)。

從基本原理上，當Python的某個對象的引用計數降為0時，說明沒有任何引用指向該對象，該對象就成為要被

回收的垃圾了。比如某個新建對象，它被分配給某個引用，對象的引用計數變為1。如果引用被刪除，對象的引

用計數為0，那么該對象就可以被垃圾回收。比如下面的表:

a =[1,2,3]

dela

del a后，已經沒有任何引用指向之前建立的[1, 2, 3]這個表。用戶不可能通過任何方式接觸或者動用這個對象。

這個對象如果繼續待在內存里，就成了不健康的脂肪。當垃圾回收啟動時，Python掃描到這個引用計數為0的對象，

就將它所占據的內存清空。

然而，減肥是個昂貴而費力的事情。垃圾回收時，Python不能進行其它的任務。頻繁的垃圾回收將大大降低Python的

工作效率。如果內存中的對象不多，就沒有必要總啟動垃圾回收。所以，Python只會在特定條件下，自動啟動垃圾回收。

當Python運行時，會記錄其中分配對象(object allocation)和取消分配對象(object deallocation)的次數。當兩者的差值高于

某個閾值時，垃圾回收才會啟動。

我們可以通過gc模塊的get_threshold()方法，查看該閾值:

importgc

print(gc.get_threshold())

返回(700, 10, 10)，后面的兩個10是與分代回收相關的閾值，后面可以看到。700即是垃圾回收啟動的閾值。可以

通過gc中的set_threshold()方法重新設置。

我們也可以手動啟動垃圾回收，即使用gc.collect()。

分代回收

Python同時采用了分代(generation)回收的策略。這一策略的基本假設是，存活時間越久的對象，越不可能在

后面的程序中變成垃圾。我們的程序往往會產生大量的對象，許多對象很快產生和消失，但也有一些對象長期被使用。

出于信任和效率，對于這樣一些“長壽”對象，我們相信它們的用處，所以減少在垃圾回收中掃描它們的頻率。

Python將所有的對象分為0，1，2三代。所有的新建對象都是0代對象。當某一代對象經歷過垃圾回收，依然存活，那么它就

被歸入下一代對象。垃圾回收啟動時，一定會掃描所有的0代對象。如果0代經過一定次數垃圾回收，那么就啟動對0代和1代的

掃描清理。當1代也經歷了一定次數的垃圾回收后，那么會啟動對0，1，2，即對所有對象進行掃描。

這兩個次數即上面get_threshold()返回的(700, 10, 10)返回的兩個10。也就是說，每10次0代垃圾回收，會配合1次1代的垃圾

回收；而每10次1代的垃圾回收，才會有1次的2代垃圾回收。

同樣可以用set_threshold()來調整，比如對2代對象進行更頻繁的掃描。

importgc

gc.set_threshold(700,10,5)

4、內存池機制

Python中有分為大內存和小內存：（256K為界限分大小內存）

1、大內存使用malloc進行分配

2、小內存使用內存池進行分配

3、Python的內存池(金字塔)

第3層：最上層，用戶對Python對象的直接操作

第1層和第2層：內存池，有Python的接口函數PyMem_Malloc實現-----若請求分配的內存在1~256字節之間就

使用內存池管理系統進行分配，調用malloc函數分配內存，但是每次只會分配一塊大小為256K的大塊內存，不會

調用free函數釋放內存，將該內存塊留在內存池中以便下次使用。

第0層：大內存-----若請求分配的內存大于256K，malloc函數分配內存，free函數釋放內存。

第-1，-2層：操作系統進行操作

內容來自：

原文地址：https://www.cnblogs.com/youhongliang/p/12207714.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的什么是python语言的动态类型机制_python的内存管理机制的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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