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对于Python，if（x）是存储x的内存地址。
并且它是一个给定的对象的id永远不会改变，这意味着一个对象总是在其生命周期中存储在给定的内存地址。这导致了一个问题：（虚拟）内存碎片怎么样？
假设一个对象A位于地址1（有id 1），占用10个字节，所以占用地址1-10。对象B有id 11并占用字节11-12，对象C占用地址13-22。一旦B超出范围并获得GC，我们就会出现碎片。
这个难题是如何解决的？
CPython为小对象pymalloc-allocator使用自己的内存分配器。在code itself中可以找到相当不错的描述。
这个分配器非常擅长避免内存碎片，因为它有效地重用了释放的内存。但是，它只是一种启发式方法，可能会出现导致内存碎片的情况。
让我们来看看当我们分配大小为1byte的对象时会发生什么。
CPython有自己的所谓竞技场，用于小于512字节的对象。显然，1字节请求将由其分配器管理。
请求的大小分为64个不同的类：0级用于大小为1..8字节，1级用于大小或9..16字节，依此类推 - 这是由于需要对齐8个字节。上述每个类都有自己或多或少的独立/专用内存。我们的要求是0级。
我们假设这是对这个size-class的第一个请求。将创建一个新的“池”或重用一个空池。池是4KB big，因此有512个8字节“块”的空间。尽管请求只有1个字节，但我们将阻塞占用块的另外7个字节，因此它们不能用于其他对象。所有空闲块都保存在列表中 - 开头所有512个块都在此列表中。分配器从该空闲块列表中删除第一个块，并将其地址作为指针返回。
池本身标记为“已使用”，并添加到第0类的已使用池列表中。
现在，分配另一个大小<= 8字节的对象发生如下。首先，我们查看第0类的已使用池列表，并找到一个已经在使用的池，即有一些已使用的池和一些空闲块。 Allocator使用第一个空闲块，将其从空闲块列表中删除，并将其地址作为指针返回。
删除第一个对象很简单 - 我们将被占用的块添加为（到目前为止单个）已使用池中的空闲块列表的头部。
当创建一个8字节的新对象时，使用free-block-list中的第一个块，这是第一个现在删除的对象使用的块。
正如您所看到的，内存被重用，因此内存碎片大大减少。这并不意味着不存在内存碎片：
在分配512个1字节对象之后，第一个池变为“满”，并且将创建/使用用于第0类大小的新池。我们还添加了另外512个对象，第二个池也变为“满”。等等。
现在，如果删除前511个元素 - 仍然会有一个字节阻塞整个4KB，不能用于其他类。
仅当释放最后一个块时，池才变为“空”，因此可以重用于其他大小类。
空池不会返回到操作系统，而是留在竞技场中并重复使用。然而，pymalloc manages multiple arenas，如果竞技场变得“未使用”，它可能被释放并且占用的存储器（即池）被返回到OS。