垃圾回收
Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。
引用计数
原理：当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1，当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经再没有被使用了，可以将其内存释放掉。
优点：引用计数有一个很大的优点，即实时性，任何内存，一旦没有指向它的引用，就会被立即回收，而其他的垃圾收集技术必须在某种特殊条件下才能进行无效内存的回收。
缺点：但是它也有弱点，引用计数机制所带来的维护引用计数的额外操作与Python运行中所进行的内存分配和释放，引用赋值的次数是成正比的，这显然比其它那些垃圾收集技术所带来的额外操作只是与待回收的内存数量有关的效率要低。同时，引用技术还存在另外一个很大的问题－循环引用，因为对象之间相互引用，每个对象的引用都不会为0，所以这些对象所占用的内存始终都不会被释放掉
标记－清除
标记－清除只关注那些可能会产生循环引用的对象，显然，像是PyIntObject、PyStringObject这些不可变对象是不可能产生循环引用的，因为它们内部不可能持有其它对象的引用。Python中的循环引用总是发生在container对象之间，也就是能够在内部持有其它对象的对象，比如list、dict、class等等。这也使得该方法带来的开销只依赖于container对象的的数量
原理：1. 寻找跟对象（root object）的集合作为垃圾检测动作的起点，跟对象也就是一些全局引用和函数栈中的引用，这些引用所指向的对象是不可被删除的；2. 从root object集合出发，沿着root object集合中的每一个引用，如果能够到达某个对象，则说明这个对象是可达的，那么就不会被删除，这个过程就是垃圾检测阶段；3. 当检测阶段结束以后，所有的对象就分成可达和不可达两部分，所有的可达对象都进行保留，其它的不可达对象所占用的内存将会被回收，这就是垃圾回收阶段。（底层采用的是链表将这些集合的对象连接在一起）
缺点：标记和清除的过程效率不高。
分代回收
原理：在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，改对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中。
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