Python程序内存管理优化指南

在进行 Python 编程时，对于大多数开发人员而言，其实不太需要过多关注 Python 程序所占用的内存在运行过程中会发生什么样的变化。但是，在一些特殊场景下，比如需要处理大规模数据或者高并发请求等情况下，就必须要对 Python 的内存管理机制有更深入地了解，并且需要针对具体应用场景进行相应的优化。

本文将从以下几个方面介绍如何优化 Python 程序的内存管理：

1. 监控和分析 Python 应用程序及其它进程的系统资源使用情况；
2. 常见 Python 内存泄漏问题及其排查方法；
3. 如何避免和修复常见的 Python 内存泄漏问题；
4. 如何通过编写高效代码来提升 Python 程序运行性能；
5. 利用缓存机制降低 Python 程序所需内存空间。

1. 监控和分析系统资源使用情况

当我们开始考虑对一个正在运行中或已结束运行、甚至是已经被挂起等状态下某个进程（Process）或线程（Thread）进行监控和分析时，首先要做到明确自己所需监测/收集/记录哪些系统资源使用信息。例如 CPU 使用率、磁盘读写速度、网络带宽占用量等等。
在 Unix/Linux 平台上，我们可以通过 top、ps 和 pidstat 这类命令来查询当前进程以及其他进程/服务所占据各种系统资源信息。在 Windows 平台上，则可以通过 Task Manager 或 Process Explorer 来实现类似功能。
除此之外，还有许多第三方工具和框架可供选择。例如：htop、iostat、vmstat、dtrace/bpftrace（MacOSX）、Netdata 等等。这里不再详述，请读者根据自身喜好与操作系统平台灵活选择合适工具。
得到了以上监测数据后，在确定出存在问题区域后需要进行针对性优化才能达到预期目标。

2. 常见 Python 内存泄露问题及排查方法

由于历史原因以及语言本身特点，在设计上 Pytho...…