Python采用引用计数的机制进行垃圾回收。
引用计数：
当变量创建时，变量的值就多了一个引用，它的引用计数就+1
如果又有一个变量指向这个值时，引用计数继续加1，如果变量被清除，引用计数就减1。
当变量的值的引用计数为0时，就会触发引用计数机制，回收这个对象。
假如，两个变量引用其值，值之间又互相引用，例如：有两个列表，l1=[1], l2 = [2] l1.append(l2), l2.append(l1)，当11和l2 与他们引用的值解绑时，由于他们的值在互相引用，导致他们的引用计数永远不会为0，意味着不会触发引用计数的回收机制。长时间下去，就会导致内存溢出的问题。为了解决循环引用的问题，python又出了一中回收机制叫做标记清除。
标记清除：为了解决引用计数循环引用的问题
线程能访问到的栈区的变量叫做 gc roots
当内存达到了一定阈值，就会触发标记清除机制。
首先，gc roots能直接或间接引用到的值，会被标记为存活状态。
然后将这些存活状态的值做一份拷贝，变量完成重新引用。
清除机制，将不是存活状态的值全部清除。
分代回收：垃圾回收机制的优化。
在新创建的变量中，我们称这些新创建的变量为第一代变量。垃圾回收机制会隔一段时间高频率检查这些变量的引用计数。如果引用为0，就会清除。在高频率的检查了几次之后，如果有变量连续挺过了这几次检查，那么，这些变量就会上升成为第二代变量，第二代变量的检查频率就会略低。同理，第二代中有变量挺过了检查，就会升级成为第三代，第三代的变量的检查频率更低。这样做的好处就是不用每次检查都检查所有变量。从而提高了垃圾回收机制的效率