python内存消耗大的有哪些缘由

Python内存消耗大的缘由有以下几个：
1. 对象援用计数：Python使用了一种内存管理机制，即对象援用计数。每一个对象都有一个援用计数，当援用计数为0时，对象被烧毁。但是，如果对象之间存在循环援用，援用计数机制没法释放循环援用对象的内存，致使内存泄漏。
2. 垃圾回收机制：Python使用了垃圾回收机制来解决循环援用对象的内存泄漏问题。垃圾回收机制会定期检查内存中的对象，将不再被援用的对象回收。但是，垃圾回收机制会占用一定的内存和CPU资源。
3. 内存分配方式：Python使用了内存池机制，行将一定大小的内存空间划分为几个块，每一个块可以容纳一定数量的对象。当对象被创建时，Python会从内存池中分配一块空间给对象。但是，这类内存分配方式可能致使内存碎片化，致使内存消耗增加。
4. 数据结构：Python中的一些数据结构，如列表（List）和字典（Dict），在内部实现上会消耗较多的内存空间。例如，列表使用了动态数组实现，当列表长度超过当前分配的数组大小时，会重新分配更大的内存空间。
5. 第三方库：使用第三方库可能会致使内存消耗增加。一些第三方库可能会加载大量的数据到内存中，还是使用了大量的内存数据结构。
要减少Python的内存消耗，可以采取以下措施：
1. 避免循环援用：尽可能避免在对象之间创建循环援用，可以手动消除循环援用还是使用弱援用。
2. 显式释放内存：当不再需要某个对象时，可以手动将其设置为None，以便援用计数机制可和时烧毁对象。
3. 使用生成器和迭代器：生成器和迭代器可以减少内存消耗，由于它们只在需要时生成数据，而不是一次性生成所有数据。
4. 使用更节省内存的数据结构：根据实际需求选择更加节省内存的数据结构，例如使用元组（Tuple）代替列表，使用集合（Set）代替列表或字典等。
5. 使用内存优化工具：可使用一些内存优化工具，例如memory_profiler、pympler等，来分析和优化代码中的内存消耗。