Python的内存管理主要依赖于以下几个机制：
引用计数：
Python通过跟踪每个对象的引用数量来管理内存。当创建一个对象时，引用计数增加；当对象的引用被删除或超出作用域时，引用计数减少。当引用计数降至零时，Python的垃圾回收器会回收该对象的内存。
垃圾回收机制：
除了引用计数，Python还使用垃圾回收算法来管理内存。垃圾回收器会定期检查内存中的对象，并回收那些不再被任何引用指向的对象。
内存池机制：
Python使用内存池来管理小整数的存储。对于较小的整数，Python通常使用一个机器字长来存储它们。对于较大的整数，Python使用GMPY机制，它使用动态大小的字节数组来存储。
数值存储：
Python中的数值类型（整数和浮点数）在内存中的存储方式取决于数值的类型和大小，以及Python的版本。Python使用IEEE 754标准来存储浮点数，对于64位的浮点数，使用1位作为符号位，11位作为指数位，52位作为尾数位。
对象存储：
在Python中，所有对象和数据结构都在一个私有的堆（heap）中。程序员没有直接访问该堆的权限，只有解释器才能对它进行操作。
模块和工具：
Python提供了内置模块如`shelve`和`pickle`来实现对象的存储功能。`shelve`可以将Python对象存储在文件中，而`pickle`可以将Python对象序列化，以便将其存储在文件或数据库中。
缓存：
Python还支持使用`memcached`模块作为网络分布式的缓存，用于提高应用程序的性能。
Python的内存管理设计为自动和透明，程序员通常不需要手动管理内存分配和回收。然而，了解这些机制可以帮助程序员更好地理解Python的内存使用行为，并在必要时进行优化。
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