1.小块空间的内存池
在Python中，许多时候申请的内存都是小块的内存，这些小块内存在申请后，很快又会
被释放，由于这些内存的申请并不是为了创建对象，所以并没有对象一级的内存池机制。这就
意味着Python在运行期间会大量地执行malloc和free的操作，频繁地在用户态和核心态之间
进行切换，这将严重影响Python的执行效率。为了加速Python的执行效率，Python引入了一
个内存池机制，用于管理对小块内存的申请和释放。这也就是之前提到的Pymalloc机制.
2.在Python2.5中，Python内部默认的小块内存与大块内存的分界点定在256个字节，这个
分界点由前面我们看到的名为SMALL_REQUEST_THRESHOLD的符号控制。也就是说，当申
请的内存小于256字节时，PyObject_Malloc会在内存池中申请内存；当申请的内存大于256
字节时，PyObject_Malloc的行为将蜕化为malloc的行为。当然，通过修改Python源代码，我
们可以改变这个默认值，从而改变Python的默认内存管理行为。
3.在一个对象的引用计数减为0时，与该对象对应的析构函数就会被调用，但是要特别注意的是，调用析构函数并不意味着最终一定会调用free释放内存空间，如果真是这样的话，那频繁地申请、释放内存空间会使
Python的执行效率大打折扣（更何况
Python已经多年背负了人们对其执行效率的不满）。一般来说，
Python中大量采用了内存对象池的技术，使用这种技术可以避免频繁地申请和释放内存空间。因此在析构时，通常都是将对象占用的空间归还到内存池中。
"这个问题就是:
Python的arena从来不释放pool。这个问题为什么会引起类似于内存泄漏的现象呢。考虑这样一种情形，申请10*1024*1024个16字节的小内存，这就意味着必须使用160M的内存，由于
Python没有默认将前面提到的限制内存池的WITH_MEMORY_LIMITS编译符号打开，所以
Python会完全使用arena来满足你的需求，这都没有问题，关键的问题在于过了一段时间，你将所有这些16字节的内存都释放了，这些内存都回到arena的控制中，似乎没有问题。但是问题恰恰就在这时出现了。因为arena始终不会释放它维护的pool集合，所以这160M的内存始终被
Python占用，如果以后程序运行中再也不需要160M如此巨大的内存，
这点内存岂不是就浪费了？"
python内存管理规则:
del的时候,把list的元素释放掉,把管理元素的大对象回收到py对象缓冲池里.