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一、赋值、浅拷贝和深拷贝的区别

1. 赋值

在python中，对象的赋值就是简单的对象引用。

1. a = [1,2,"hello",['python', 'C++']]2. b = a

赋值操作（包括对象作为参数、返回值）不会开辟新的内存空间，它只是复制了对象的引用。也就是说除了b这个名字之外，没有其他的内存开销。修改了a，也就影响了b，同理，修改了b，也就影响力a。

1. 浅拷贝

• 浅拷贝是指创建一个新的对象，其内容是原对象中元素的引用（新对象与原对象共享内存中的子对象）。其内容非原对象的引用，而是原对象内第一层对象(对象子元素)的引用。
• 浅拷贝有三种形式：切片操作、工厂函数、copy模块中的copy函数

1. 比如上述的列表 a，
2. 切片操作：b = a[:] 或者 b = [x for x in a]；
3. 工厂函数：b = list(a)；
4. copy 函数：b = copy.copy(a)；

• 浅拷贝之所以是浅拷贝，是因为它仅仅只拷贝了一层，在列表a中有一个嵌套的list，如果修改它，情况就不一样了。

 比如：a[3].append(‘java’),查看列表b，会发现列表b也发生了变化，这是因为，我们修改了嵌套的list，修改外层元素，会修改它的引用，让它们指向别的位置，修改嵌套列表中的元素，列表的地址并未发生变化，指向的都是同一个位置。

1. 深拷贝

• 深拷贝只有一种形式，copy模块中的deepcopy()函数。
• 深拷贝是指创建一个新的对象，然后递归的拷贝原对象所包含的子对象（排除最后一层）。深拷贝出来的对象与原对象没有任何关联。
• 深拷贝和浅拷贝对应，深拷贝拷贝了对象的所有元素，包括多层嵌套的元素。因此，它的时间和空间开销要高。
• 同样的列表a，如果使用b=copy.deepcopy(a)，在修改列表b将不会影响到列表a，即使嵌套的列表具有更深的层次，也不会产生影响，影响深拷贝拷贝出来的对象根本就是一个全新的对象，不再与原来的对象有任何的关联。

值得注意的是：

1. 对于数字和字符串等不可变类型（原子类型）来说，赋值、浅拷贝和深拷贝无意义，因为其永远指向同一个内存地址，都是对同一对象的引用。
2. 如果元组变量包含原子类型对象，即使采用了深拷贝，也只能得到浅拷贝。

二、Python的内存管理机制及调优手段

Python的内存管理是自动的，主要是由垃圾收集器和内存分配器组成。

Python(尤其是CPython实现)主要采用以下几种内存管理机制，其中包括引用计数、垃圾回收和内存池等技术。

1、引用计数

引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个python对象被引用时其引用数增加1，当其不在被一个变量引用时则计数减1。当引用计数等于0时回收对象。

2、垃圾回收

1）引用计数

标记清引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。当 Python 的某个对象的引用计数降为 0 时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。比如某个新建对象，它被分配给某个引用，对象的引用计数变为 1。如果引用被删除，对象的引用计数为 0，那么该对象就可以被垃圾回收。不过如果出现循环引用的话，引用计数机制就不再起有效的作用了。

• 2）标记清除

• 如果两个对象的引用计数都为 1，但是仅仅存在他们之间的循环引用，那么这两个对象都是需要被回收的，也就是说，它们的引用计数虽然表现为非 0，但实际上有效的引用计数为 0。所以先将循环引用摘掉，就会得出这两个对象的有效计数。

• 3）分代回收

因为垃圾回收机制每次回收内存，都需要将所有的对象引用计数都遍历一遍，这是非常耗时的，所以在历经多次扫描的情况下，都没有被回收的变量，垃圾回收机制就会将他们按等级划分，垃圾回收机制就会认为该变量是常用的变量，对其的扫描频率就会降低。这使得垃圾收集机制需要处理的内存少了，效率自然就提高了。

3、内存池

1. Python的内存池是一个缓存区
2. 用于管理小于256个字节的对象的内存分配
3. 内存池机制主要用于管理小块内存对象，比如整型数值、字符串、元组等
4. 当程序需要创建这些小块对象时，python会从内存池中分配一段内存空间，并将其划分为多个大小的块，保存在内存池中
5. 当程序需要销毁这些对象时，python会将它们标记为未使用状态，并不会立即释放内存，而是保留在内存池以备再次使用，避免了频繁的内存分配和释放操作。

三、垃圾回收(Garbage Collection, GC)机制的原理

在Python中，使用引用计数进行垃圾回收，同时通过标记-清除算法解决容器对象可能产生的循环引用问题；最后通过分代回收算法提高垃圾回收效率。