Python垃圾回收机制
知识点的铺垫
对象和引用
python作为一门动态语言，一个简单的赋值语句也是很值得研究的，重要特点就是引用对象分离。
a = 1
其中整数1是一个对象，而a是一个引用。利用赋值语句，引用a指向对象1。
为了探索对象在内存的存储，我们可以利用Python内置函数id()，来查看对象的内存地址。
a = 1 b = 1 print(id(a)) print(id(b)) # 4305308800 # 4305308800
可以看出 a 和 b 实际上是指向同一个对象的两个引用。
为了检验两个引用指向同一个对象，我们可以用is关键字来判断引用所指的对象是否相同
# True a = 1 b = 1 print(a is b) # False a = "good" b = "good" print(a is b) # False a = [] b = [] print(a is b)
从上面代码可以看到，由于Python缓存了整数和短字符串，因此每个对象只有一份，增加的不过是引用，而不是对象。但是，list,dict对象可以有多个相同的对象，每次赋值都是创建新的对象。
我们每次创建对象都会分配内存，容器对象跟数字不一样呢？这是因为Python的内存池机制。
Python内存池
如果频繁的调用 malloc 与 free 时,是会产生性能问题的.再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片.
Python 在这里主要干的工作有:
如果请求分配的内存在1~256字节之间就使用自己的内存管理系统,否则直接使用 malloc.
这里还是会调用 malloc 分配内存,但每次会分配一块大小为256k的大块内存.
引用计数
在Python中，每个对象都存有指向该对象的引用总数，即引用计数(reference count)。
Python的垃圾回收机制就是以引用计数为主，当一个对象的引用计数为0时，代表它是垃圾将要被回收。
这是引用计数增加的情况，
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
# 对象被创建
# 对象被当成参数传给函数
print(getrefcount(a))
b = a
# 另外的引用被创建
print(getrefcount(a))
c = [a, a]
# 作为容器对象的一个元素
print(getrefcount(a))
由于a和b当成了参数传给getrefcount()，所以结果返回2，3，5。
这是引用计数减少的情况，
from sys import getrefcount
a = [1, 2, 3]
b = a
c = [1, a]
print(getrefcount(a))
# 一个本地引用离开它作用域 eg：getrefcount()结束时
# del b
# 对象的别名被显示销毁
# print(getrefcount(a))
# b = 1
# 对象的别名被重新赋值其他对象
# print(getrefcount(a))
# b.remove(a)
# 对象从容器中删除
# print(getrefcount(a))
# del c
# 对象所在容器被删除
# print(getrefcount(a))
现在我们知道了对象引用计数的情况，那么我们再来看一个情况。
a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] a.append(b) b.append(a)
a和b互相引用，导致a和b的引用计数不可能为0，导致内存暴露，所以python注定会再引入新的垃圾回收机制。
为了解决这种孤立的引用环，Python引入了一个有效引用计数的概念，引入了标记清除法。
标记清除
『标记清除（Mark—Sweep）』算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC会把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？
对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。
在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。
标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。
分代回收
分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象