python的内存管理机制
1、前面讲过，Python垃圾回收机制的策略是 以引用计数法为主，以分代回收为辅 。分代回收就是为了解决循环引用问题的。
2、Pymalloc机制。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。 python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
3、Python垃圾回收机制是一种自动化的内存管理技术。它会在Python程序运行时，自动扫描程序中不再使用的内存块，并将其释放回操作系统。Python的垃圾回收机制使用了标记-清除算法。
4、python内存管理机制不包括以下三点：对象的引用计数机制。对于动态分配的对象，进行引用计数。虚拟机机制。是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的内存池机制。
5、在大多数情况下，我们建议从Python堆中分配内存，因为后者受Python内存管理器的控制。 例如，当使用C编写的新对象类型扩展解释器时，这是必需的。使用Python堆的另一个原因是希望通知Python内存管理器有关扩展模块的内存需求。
python释放占用的显存
在PyTorch中，GPU训练时显卡显存free（即未被使用的显存）可能不会立即分配给当前任务。这是由于PyTorch具有内置的CUDA内存管理器，它负责在GPU内存之间管理数据的分配和移动。
首先修改JVM启动参数，直接堆内存(-Xms，-Xmx参数一定不要忘记加)。其次检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其它异常或错误。对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置即可。
而对于运行期间的一些GPU的占用，比如每一步的显存使用率等诸如此类的信息，就需要一些比较细致的GPU信息读取的工具，这里我们重点推荐使用py3nvml来对python代码运行的一个过程进行监控。
显存不足的解决方法如下：当提示内存不足的时候，首先打开任务管理器，然后查看各个软件的内存占用情况。然后找到后台不用的但是占有一定量内存的程序，点击结束进程，释放了一些内存。
如何释放Python占用的内存
如果需要收缩内存，可以尝试使用 micropython.heap_unlock() 和 micropython.heap_lock() 命令解锁和锁定堆内存，并通过重新分配内存、释放内存和强制垃圾回收等方法来释放内存空间。
Python的垃圾回收机制使用了标记-清除算法。这种算法的基本思想是，通过标记那些不再使用的内存块，然后将这些块标记为可回收状态。然后垃圾回收机制会扫描整个内存堆，将所有标记为可回收状态的内存块释放回操作系统。
引用计数，这是 Python 的垃圾回收策略。补充一下。解释器（也就是你说的 Shell）负责跟踪对象的引用计数，垃圾收集器负责释放内存。如何释放？可以通过销毁对象的引用，使引用计数减少至 0。
修改磁盘虚拟内存。python的psutil包可以查看内存的使用情况，直接点任务管理器也可以查看电脑的内存使用占比，还可以kill掉一些不用的进程来释放内存。
pyautogui屏幕找图内存释放
1、程序会打印窗口的hwnd和title，有了title就可以进行截图了。pyautogui是比较简单的，但是不能指定获取程序的窗口，因此窗口也不能遮挡，不过可以指定截屏的位置，0.04s一张截图，比PyQt稍慢一点，但也很快了。
2、另外，需要注意的是，手机的屏幕尺寸和分辨率与桌面端存在较大差异，因此在使用PyAutoGUI时，需要根据具体的手机屏幕尺寸和分辨率进行适配。
3、原因是为了增加寻找图片的精度。pyautogui的confidence设置为1是为了增加寻找图片的精度。在pyautogui的函数locateOnScreen中，可以增加confidence参数来设置寻找图片的精度，confidence的取值范围为0.0到0。
4、PC端自动化测试使用到的python模块主要有pywinauto、win32gui、pyautogui。这里介绍的p ywinauto主要使用到Application类，用于应用程序管理（打开与关闭应用等）、窗口管理（最小化、最大化、关闭窗口）、控件操作。
python内存管理机制
1、python内存管理机制不包括以下三点：对象的引用计数机制。对于动态分配的对象，进行引用计数。虚拟机机制。是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的内存池机制。
2、Python垃圾回收机制是一种自动化的内存管理技术。它会在Python程序运行时，自动扫描程序中不再使用的内存块，并将其释放回操作系统。Python的垃圾回收机制使用了标记-清除算法。
3、前面讲过，Python垃圾回收机制的策略是 以引用计数法为主，以分代回收为辅 。分代回收就是为了解决循环引用问题的。
4、Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制，垃圾回收机制和内存池机制。
5、Pymalloc机制。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。 python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器，而大的对象则使用系统的malloc。
6、重要的是要理解Python堆的管理是由解释器本身执行的，并且用户无法控制它，即使它们经常操作对象指针到该堆内的内存块。
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