Python 的内存管理架构（Objects/obmalloc.c）：
0. C语言库函数提供的接口
1. PyMem_*家族，是对 C中的 malloc、realloc和free 简单的封装，提供底层的控制接口。
2. PyObject_* 家族，高级的内存控制接口。
3. 对象类型相关的管理接口
PyMem_*
PyMem_家族：低级的内存分配接口(low-level memory allocation interfaces)
Python 对C中的 malloc、realloc和free 提供了简单的封装：
为什么要这么多次一举：
源码：
Include/pymem.h#define PyMem_MALLOC(n) ((size_t)(n) > (size_t)PY_SSIZE_T_MAX ? NULL / : malloc((n) ? (n) : 1))#define PyMem_REALLOC(p, n) ((size_t)(n) > (size_t)PY_SSIZE_T_MAX ? NULL / : realloc((p), (n) ? (n) : 1))#define PyMem_FREE free Objects/object.c/* Python's malloc wrappers (see pymem.h) */void *PyMem_Malloc(size_t nbytes){ return PyMem_MALLOC(nbytes);}...PyMem_New 和 PyMem_NEW
PyMem_Resize和 PyMem_RESIZE
它们可以感知类型的大小
#define PyMem_New(type, n) / ( ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL : / ( (type *) PyMem_Malloc((n) * sizeof(type)) ) )#define PyMem_Resize(p, type, n) / ( (p) = ((size_t)(n) > PY_SSIZE_T_MAX / sizeof(type)) ? NULL : / (type *) PyMem_Realloc((p), (n) * sizeof(type)) )#define PyMem_Del PyMem_Free#define PyMem_DEL PyMem_FREE
PyObject_*家族，是高级的内存控制接口(high-level object memory interfaces)。
注意
源码
Include/objimpl.h#define PyObject_New(type, typeobj) / ( (type *) _PyObject_New(typeobj) )#define PyObject_NewVar(type, typeobj, n) / ( (type *) _PyObject_NewVar((typeobj), (n)) ) Objects/object.cPyObject *_PyObject_New(PyTypeObject *tp){ PyObject *op; op = (PyObject *) PyObject_MALLOC(_PyObject_SIZE(tp)); if (op == NULL) return PyErr_NoMemory(); return PyObject_INIT(op, tp);}PyVarObject *_PyObject_NewVar(PyTypeObject *tp, Py_ssize_t nitems){ PyVarObject *op; const size_t size = _PyObject_VAR_SIZE(tp, nitems); op = (PyVarObject *) PyObject_MALLOC(size); if (op == NULL) return (PyVarObject *)PyErr_NoMemory(); return PyObject_INIT_VAR(op, tp, nitems);}它们执行两项操作：
初始化没什么好看到，但是这个MALLOC就有点复杂无比了...
PyObject_{Malloc、Free}
这个和PyMem_*中的3个可是大不一样了，复杂的厉害！
void * PyObject_Malloc(size_t nbytes)void * PyObject_Realloc(void *p, size_t nbytes)void PyObject_Free(void *p)
Python程序运行时频繁地需要创建和销毁小对象，为了避免大量的malloc和free操作，Python使用了内存池的技术。
单次申请内存块
当申请大小在 1~256 字节之间的内存时，使用内存池(申请0或257字节以上时，将退而使用我们前面提到的PyMem_Malloc)。
每次申请时，实际分配的空间将按照某个字节数对齐,下表中为8字节（比如PyObject_Malloc(20)字节将分配24字节）。
这些参数由一些宏进行控制：
#define ALIGNMENT 8 /* must be 2^N *//* Return the number of bytes in size class I, as a uint. */#define INDEX2SIZE(I) (((uint)(I) + 1) << ALIGNMENT_SHIFT)#define SMALL_REQUEST_THRESHOLD 256
pool
每次申请的内存块都是需要在 pool 中进行分配，一个pool的大小是 4k。由下列宏进行控制：
#define SYSTEM_PAGE_SIZE (4 * 1024)
#define POOL_SIZE SYSTEM_PAGE_SIZE /* must be 2^N */
每个pool的头部的定义如下：
struct pool_header { union { block *_padding; uint count; } ref; /* number of allocated blocks */ block *freeblock; /* pool's free list head */ struct pool_header *nextpool; /* next pool of this size class */ struct pool_header *prevpool; /* previous pool "" */ uint arenaindex; /* index into arenas of base adr */ uint szidx; /* block size class index */ uint nextoffset; /* bytes to virgin block */ uint maxnextoffset; /* largest valid nextoffset */};注意，其中有个成员 szidx，对应前面列表中最后一列的 Size class idx。这也说明一个问题：每个 pool 只能分配固定大小的内存块(比如，只分配16字节的块，或者只分配24字节的块...)。
要能分配前面列表中各种大小的内存块，必须有多个 pool。同一大小的pool分配完毕，也需要新的pool。多个pool依次构成一个链表
arena
多个pool对象使用被称为 arena 的东西进行管理。
struct arena_object { uptr address; block* pool_address; uint nfreepools; uint ntotalpools; struct pool_header* freepools; struct arena_object* nextarena; struct arena_object* prevarena;};arean控制的内存的大小由下列宏控制：
#define ARENA_SIZE (256 << 10) /* 256KB */
一系列的 arena 构成一个链表。
引用计数与垃圾收集
Python中多数对象的生命周期是通过引用计数来控制的，从而实现了内存的动态管理。
但是引用计数有一个致命的问题：循环引用！
为了打破循环引用，Python引入了垃圾收集技术。
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