在Python的源码内部，在上述的的流程中提出了优化的机制，以提供效率：即 缓存机制。
缓存机制主要分成了两大类：池子。
为了避免重复创建和销毁常见的对象，所以维护了一个池子。例如v1=7,v2=9,v3=9。按理说会创建3个对象，加到refchain中。Python在启动的时候会默认创建-5，-4。。。。256,257创建好。所以在v1=7时，内部不会重新开辟内存，v2,v3均不会重新开辟内存，而是直接去维护的缓存池获取。
v1 =2
v2 =2
print(id(v1))
print(id(v1))
此时ID得出的结果是一样的，以此提升Python的运行效率。但是大于或者小于这些值时，会重新创建对象。
初始化小数值的时候，默认给了赋值次数1，初始化唯一次数1，不会给计数器为0的情况。
以缓存维护池有这些代表：int类型，字符串。
另外一类是free_list的机制：另外的这类是当对象的引用计数器为0时，按理应该进行回收，但是内部不会直接回收，而是添加到free_list链表中，当缓存使用。以后再去创建对象时，不在出现开辟内存，而是直接使用这个free_list。例如：
v1 = 3.14。会创建float类型，并且加入refchain中。del v1 则减1，refchain移除，按理会进行销毁，但是实际中不会真正销毁，而是会添加到free_list。以后创建v2=9.998等，只要是float类型，则不会重新开辟内存，会去free_list获取对象，对象内部进行初始化，替换值3.14换成9.99，再放到refchain中。不是所有的都放入free_list。例如存储80个缓存，则前面新创建的80个会放入free_list。如果满了81之后则会销毁。
以上的free_list的代表：float，list，tuple，dict。
所以：引用计数器为0时，未必会消耗，可能会存储到free_list中。
float是free_list。存储100个缓存。如果满了会销毁。
int是小数值池子。-5<x<257。只有在范围内，才不需要创建，不会被销毁，运行Python的时候创建。
list类似float。
字典类似float。
元组是free_list。不同的是按照维护的创建的元组内部个数，是根据索引，索引值最多，即item=19只能20个。
它的free_list是这样处理的。free_list=[0,1,2,3,4,5..19] 分别对应空元组，1个元素的元组（2000个），2个元素的元组（2000个）。。。以此类推。所以s1=(1,3), s2=("a", "b")。所以id此时应该一样。
str分成两种，字符型：一种类似小数值，unicode_latin1[256]存储ascii字符的存储起来，以后创建不会反复创建，也是启动的解析器的时候。字符串：采用驻留机制，但只针对字母，数字，下划线字符等。如果内存已存在，则不会重新创建，而是使用原来的地址，但是也不会像free_list一直存活在内存中，只在内存中有才能被重复利用，中文的话，不会驻留。
