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python中的内存机制
首先要明白对象和引用的概念 （例子：a=1, a为引用，1为对象，对象1的引用计数器为1，b=1此时内存中只有一个对象1，a,b都为引用，对象的引用计数器此时为2，因为有两个引用）
a=1,b=1
id(a)=id(b) #短的字符串，数字python在内存中是一个对象
a=[],b=[]
id(a)!=id(b) #字典，数组这样的对象在内存中python会new两个不同的对象
a="new a string"
b="new a string" #长的字符串python在内存中同样会new两个不同的对象
id(a)!=id(b)
引用计数器如何减少，当删除该对象的引用时候该对象的引用计数器将会减少。
a=[1,2]
b= [a,a] #a对象的引用计数为2
del b[0] #a对象的引用计数变为1
#字典同理
a=1
{"a":a,"b":a} #a对象的引用计数为2
del b[b] #a对象的引用计数变为1
python的垃圾回收（3种）
引用计数
当对象的引用的计数器变为0的时候，该对象可能在内存中，但是已经不能访问。python的垃圾回收时候不能做其他操作，如果一个对象的引用计数变为0的时候python就去回收该对象，那么很显然Python的效率会很差，那什么时候python会来回收呢？这是一个好问题。
python会监听自己new了多少个新的对象和有多少对象的引用计数器变为了，两个数值做差的到的数和阈值去比较，大于阈值，内存开始进行垃圾回收，销毁引用计数器为0的对象。
优点:简单实时性，缺点：维护引用计数消耗资源，循环引用。
分代回收
为了提高效率，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为，这样的对象不需要经常回收，可以把它分到不同的集合，每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。
具体说一下，python中的垃圾分为1，2，3代，在1代里的对象每次回收都会去清理，当清理后有引用的对象依然存在，此时他会进入2代集合，同理2代集合清理的时候存在的对象会进入2代集合。
每个集合的清理时间如何分配，会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理2代垃圾。
标记清除
按需分配，当内存不够的时候，从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历对象，将遍历的对象打上标记，然后在内存中清除没有标记的对象。