在Python中，内存的分配和垃圾回收是由Python解释器自动处理的，开发者通常不需要显式地操作内存。Python使用了自动的内存管理机制，称为垃圾回收（Garbage Collection），它根据对象的引用计数和其他策略来管理内存。
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内存分配：当我们创建一个新的对象（例如，使用
x = 10创建一个整数对象）时，Python解释器会根据对象的类型和大小来分配一块内存空间。这个过程通常是由解释器的底层内存管理器完成的。 -
引用计数：Python中的对象都有一个引用计数器，用于记录有多少引用指向该对象。每当创建一个引用或者将一个对象赋值给另一个变量时，引用计数会增加。当引用计数为0时，表示没有任何引用指向该对象，该对象就成为垃圾。
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垃圾回收：当一个对象的引用计数为0时，垃圾回收机制会自动回收这块内存空间。Python使用了循环垃圾回收（Cycle Garbage Collection）算法，这意味着它可以处理循环引用的情况，即多个对象之间相互引用形成环。垃圾回收器会定期检查对象的引用计数，并回收那些不再可达的对象。
值得注意的是，虽然Python的垃圾回收机制在大多数情况下是自动进行的，但有时候也会存在一些特殊情况，比如循环引用、大内存占用等，可能需要开发者手动进行一些操作，如使用 del 关键字删除引用，或者使用一些特殊的技巧来处理。
总结来说，Python的内存分配和垃圾回收是由解释器自动管理的过程，通过引用计数和垃圾回收器来跟踪和释放内存。这一机制使得开发者可以专注于代码的逻辑，无需过多关注内存管理的细节。
