http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39647931
Python GC主要使用引用计数（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用问题，通过“分代回收”（generation collection）以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。也就是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
概述
引用计数法在对象内部维护了一个被其它对象引用数的引用计数值。当这个引用计数值为0时。说明这个对象不再被其它对象引用，就能够被回收了。
结合源代码来看，全部Python对象的头部包括了这样一个结构PyObject（相当于继承自PyObject）：
// object.h
struct _object {
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct PyTypeObject *ob_type;
} PyObject;
ob_refcnt就是引用计数值。
比如，以下是int型对象的定义：
// intobject.h
typedef struct {
PyObject_HEAD
long ob_ival;
} PyIntObject;
引用计数的增减
导致引用计数+1的情况
对象被创建，比如a=23
对象被引用，比如b=a
对象被作为參数，传入到一个函数中，比如func(a)
对象作为一个元素。存储在容器中，比如list1=[a,a]
导致引用计数-1的情况
对象的别名被显式销毁。比如del a
对象的别名被赋予新的对象，比如a=24
一个对象离开它的作用域，比如f函数运行完成时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
对象所在的容器被销毁。或从容器中删除对象
引用计数演示样例
def func(c):
print 'in func function', sys.getrefcount(c) - 1
print 'init', sys.getrefcount(11) - 1
a = 11
print 'after a=11', sys.getrefcount(11) - 1
b = a
print 'after b=1', sys.getrefcount(11) - 1
func(11)
print 'after func(a)', sys.getrefcount(11) - 1
list1 = [a, 12, 14]
print 'after list1=[a,12,14]', sys.getrefcount(11) - 1
a=12
print 'after a=12', sys.getrefcount(11) - 1
del a
print 'after del a', sys.getrefcount(11) - 1
del b
print 'after del b', sys.getrefcount(11) - 1
# list1.pop(0)
# print 'after pop list1',sys.getrefcount(11)-1
del list1
print 'after del list1', sys.getrefcount(11) - 1
init 24
after a=11 25
after b=1 26
in func function 28
after func(a) 26
after list1=[a,12,14] 27
after a=12 26
after del a 26
after del b 25
after del list1 24
查看一个对象的引用计数：sys.getrefcount(a)能够查看a对象的引用计数。可是比正常计数大1，因为调用函数getrefcount的时候传入a。这也会让a的引用计数+1。
循环引用导致内存泄露
def f2():
while True:
c1=ClassA()
c2=ClassA()
c1.t=c2
c2.t=c1
del c1
del c2
运行f2()。进程占用的内存会不断增大。
创建了c1，c2后，0x237cf30（c1相应的内存，记为内存1）,0x237cf58（c2相应的内存，记为内存2）这两块内存的引用计数都是1，运行c1.t=c2和c2.t=c1后，这两块内存的引用计数变成2。在del c1后。内存1的对象的引用计数变为1。因为不是为0，所以内存1的对象不会被销毁，所以内存2的对象的引用数依旧是2，在del c2后，同理，内存1的对象，内存2的对象的引用数都是1。
尽管它们两个的对象都是能够被销毁的。可是因为循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。
引用计数法优缺点
引用计数法有非常明显的长处
高效
运行期没有停顿
对象有确定的生命周期
易于实现
原始的引用计数法也有明显的缺点：
维护引用计数的次数和引用赋值成正比，而不像mark and sweep等基本与回收的内存数量有关。
无法解决循环引用的问题。A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的不论什么一个，它们的引用计数都为1，但显然应该被回收。
为了解决这两个致命弱点，Python又引入了以下两种GC机制。
标记-清除
“标记-清除”法是为了解决循环引用问题。能够包括其它对象引用的容器对象（如list, dict, set，甚至class）都可能产生循环引用，为此，在申请内存时，全部容器对象的头部又加上了PyGC_Head来实现“标记-清除”机制。
// objimpl.h
typedef union _gc_head {
struct {
union _gc_head *gc_next;
union _gc_head *gc_prev;
Py_ssize_t gc_refs;
} gc;
long double dummy; /* force worst-case alignment */
} PyGC_Head;
垃圾标记时，先将集合中对象的引用计数复制一份副本(以免在操作过程中破坏真实的引用计数值)。然后操作这个副本，遍历对象集合，将被引用对象的引用计数副本值减1。
然后依据引用计数副本值是否为0将集合内的对象分成两类。reachable和unreachable，当中unreachable是能够被回收的对象。在处理了weak reference和finalizer等琐碎细节后（本文不展开讲述，有兴趣的请參考python源代码），就能够回收unreachable中的对象了。
分代回收
分代回收的总体思想是：将系统中的全部内存块依据其存活时间划分为不同的集合。每一个集合就成为一个“代”，垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小，存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。
用来表示“代”的结构体是gc_generation。 包括了当前代链表表头、对象数量上限、当前对象数量：
// gcmodule.c
struct gc_generation {
PyGC_Head head;
int threshold; /* collection threshold */
int count; /* count of allocations or collections of younger
generations */
};
Python默认定义了三代对象集合。索引数越大。对象存活时间越长。
新生成的对象会被增加第0代，前面_PyObject_GC_Malloc中省略的部分就是Python GC触发的时机。每新生成一个对象都会检查第0代有没有满。假设满了就開始着手进行垃圾回收。
gc模块经常使用功能解析
Garbage Collector interface
gc模块提供一个接口给开发人员设置垃圾回收的选项。
上面说到，採用引用计数的方法管理内存的一个缺陷是循环引用。而gc模块的一个主要功能就是解决循环引用的问题。
应用
项目中避免循环引用
引入gc模块。启动gc模块的自己主动清理循环引用的对象机制
因为分代收集，所以把须要长期使用的变量集中管理。并尽快移到二代以后，降低GC检查时的消耗
gc模块唯一处理不了的是循环引用的类都有__del__方法，所以项目中要避免定义__del__方法，假设一定要使用该方法，同一时候导致了循环引用。须要代码显式调用gc.garbage里面的对象的__del__来打破僵局
from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39647931
ref: [python的内存管理机制]
[《Python源代码剖析》，陈儒著，2008]
[Python垃圾回收机制]*