Python 採用以引用計數法為主，以標記-清除算法和分代收集為輔的內存管理策略。
標記-清除算法會從根節點出發標記所有「活動對象」，然後再將沒有標記到的對象標記為「非活動對象」進行回收。因此該算法可以用來解決循環引用導致的內存洩漏問題。
分代收集算法會將內存對象分到三個世代中，每個代觸發回收時只回收當前代，並將存活的對象轉移到下一代，對象所在世代越久遠的越不可能是垃圾，觸發回收的頻率越低。因此該算法通過空間換時間的方式提高了垃圾回收效率。
當進程中有大量線程在等待執行，或者有大對象未被及時釋放時，會造成系統內存資源緊張，甚至 OOM（內存溢出），從而服務進程被 kill。
Python 幾乎是每個程序員都會使用的語言，但大多數人都將 Python 視為腳本語言，在需要的時候運行一下，進行數據處理或抓取等。大部分情況下都是一次性的工作（Job），很少有人會將其作爲長期運行的後端服務。這是爲何？
Python 是一門解釋型的語言，其依賴於 Python解釋器（或直譯器，官方的且最流行的是 CPython解釋器）來加載源代碼然後解釋運行。解釋運行使得 Python可以在終端中直接運行 python 即可開始一邊寫代碼一邊看運行結果，對用戶相當友好，但與之同時也帶來了無可避免的性能問題，從而難以成為後端服務的主流。主流如 Java、Go 都是編譯型的語言，意味著源代碼需要先編譯成二進制文件（在Java中是字節碼），然後直接在運行時（在Java中是JVM）中運行，且在編譯成二進制文件的過程中通常會進行若干優化，使得運行的程序更加高效。
