Python內存管理有以下幾個要求：

1. 動態分配和釋放內存：Python使用自動內存管理機制，即垃圾回收器。它負責動態分配和釋放內存，以便程序員無需手動管理內存。

2. 引用計數：Python使用引用計數來跟蹤對象的引用情況。每當一個對象被引用時，引用計數就會增加；當引用失效時，引用計數就會減少。當引用計數為0時，垃圾回收器會立即回收對象的內存。

3. 垃圾回收機制：當引用計數無法解決對象間的循環引用問題時，Python會使用垃圾回收機制來解決。垃圾回收機制通過標記-清除算法或分代回收算法來回收不再使用的對象。

4. 內存池：為了提高內存分配和釋放的效率，Python使用了內存池機制。內存池會預先分配一塊固定大小的內存，當需要分配內存時，直接從內存池中獲取，而不是每次都向操作系統申請內存。這樣可以減少內存碎片和提高內存分配的速度。

5. 內存優化：Python提供了一些內存優化的工具和技術，如使用生成器而不是列表來處理大量數據、使用迭代器來逐個處理數據而不是一次性加載全部數據等。這些技術可以減少內存的使用，提高程序的性能。

在Python內存管理中，需要注意以下幾點以提升性能：

1. 避免循環引用：循環引用會導致垃圾回收器無法回收對象，造成內存泄漏。應盡量避免循環引用的產生，可以使用weakref模塊來處理弱引用。

2. 及時釋放不再使用的對象：當一個對象不再使用時，應盡快釋放它的引用，以便垃圾回收器能夠及時回收它的內存。

3. 盡量減少對象的創建和銷毀：頻繁的對象創建和銷毀會增加垃圾回收的負擔，影響程序的性能。可以使用對象池或重用對象的方式來減少對象的創建和銷毀。

4. 使用適當的數據結構和算法：選擇合適的數據結構和算法可以減少內存的使用，提高程序的效率。例如，使用集合代替列表可以減少內存的占用和查找的時間復雜度。

import weakref
class A:
    def __init__(self):
        self.b = None
a = A()
b = A()
a.b = b
b.b = a
# 使用weakref處理循環引用
a.b = weakref.ref(b)
b.b = weakref.ref(a)
# 手動釋放對象引用
a.b = None
b.b = None

以上是Python內存管理的要求和一些提升性能的建議。通過合理的內存管理和優化，可以減少內存的占用和提高程序的性能。

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Python內存管理有不確定性