在實際中，實現任何資料結構，都需要使用計算機的記憶體。
乙個計算機的儲存器基本可被視為乙個巨大的記憶體位元組的矩陣。
在python中，所有物件都儲存在記憶體池中，該記憶體池稱為記憶體堆或python堆。
例如，當執行操作a = a()時，a類的乙個新例項被建立，並被儲存在記憶體堆的某個地方。
當執行python程式時，python直譯器會負責協調作業系統空間的使用，並管理記憶體堆的使用。
1、相關概念
2、記憶體分配
執行時，環境應該以儘量減少外部碎片的方式來分配記憶體。
常用的方法有
並非只有在執行python程式時需要使用記憶體，python直譯器還會使用一些額外的記憶體。
1、執行時的呼叫棧
呼叫棧
呼叫棧的頂部是正在呼叫的活動記錄，也就是當前控制執行的函式活動。
棧的其餘元素是掛起等待呼叫的活動記錄，也就是函式已經呼叫另乙個函式，目前等待另乙個函式結束時返回控制給前函式。
（當乙個新函式被呼叫時，呼叫該函式的活動記錄被壓入棧。呼叫結束後，它的活動記錄從棧中彈出，python直譯器恢復暫停的呼叫過程）
活動記錄
每個活動記錄包含：
代表著函式呼叫的本地命名空間的字典（命名空間作為引數和區域性變數的識別符號對映到物件的值，但物件的值駐留在記憶體堆中）；
還包含函式定義本身的引用；
還包含乙個特殊變數—程式計數器（包含當前正在執行的函式語句的位址。當乙個函式返回控制到另乙個函式時，該掛起函式儲存的程式計數器使得直譯器正確繼續該函式的執行）。
以上模式的實現，讓我們的程式可以使用遞迴模式。
2、運算元棧
在如算術表示式((a*b)+(c+d)*e)/f類似的語句中，直譯器通過使用運算元棧進行計算。
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