现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其*，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。
对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的语言，自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。
python里也同java一样采用了垃圾收集机制，不过不一样的是，python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略。
引用计数机制：
python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject
typedef struct_object {
int ob_refcnt;
struct_typeobject *ob_type;
}PyObject;PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少
** #define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) //增加计数**
**define Py_DECREF(op) //减少计数 **
if (--(op)->ob_refcnt != 0) \
; \
else \
__Py_Dealloc((PyObject *)(op))引用计数为0时，该对象生命就结束了。
引用计数机制的优点：
1、简单
2、实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。
引用计数机制的缺点：
1、维护引用计数消耗资源
2、循环引用
1
list1 = []
2
list2 = []
3
list1.append(list2)
4list2.append(list1) ， list1与list2相互引用，如果不存在其他对象对它们的引用，list1与list2的引用计数也仍然为1，所占用的内存永远无法被回收，这将是致命的。
对于如今的强大硬件，缺点1尚可接受，但是循环引用导致内存泄露，注定python还将引入新的回收机制。
上面说到python里回收机制是以引用计数为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅。
1、标记-清除机制
标记-清除机制，顾名思义，首先标记对象（垃圾检测），然后清除垃圾（垃圾回收）。如图1：
图1
首先初始所有对象标记为白色，并确定根节点对象（这些对象是不会被删除），标记它们为黑色（表示对象有效）。将有效对象引用的对象标记为灰色（表示对象可达，
但它们所引用的对象还没检查），检查完灰色对象引用的对象后，将灰色标记为黑色。重复直到不存在灰色节点为止。最后白色结点都是需要清除的对象。
2、回收对象的组织
这里所采用的高级机制作为引用计数的辅助机制，用于解决产生的循环引用问题。而循环引用只会出现在“内部存在可以对其他对象引用的对象”，比如：list，class等。
为了要将这些回收对象组织起来，需要建立一个链表。自然，每个被收集的对象内就需要多提供一些信息，下面代码是回收对象里必然出现的。
一个对象的实际结构如图2：
图2
通过PyGC_Head的指针将每个回收对象连接起来，形成了一个链表，也就是在1里提到的初始化的所有对象。
3、分代技术
分代技术是一种典型的以空间换时间的技术，这也正是java里的关键技术。这种思想简单点说就是：对象存在时间越长，越可能不是垃圾，应该越少去收集。
这样的思想，可以减少标记-清除机制所带来的额外操作。分代就是将回收对象分成数个代，每个代就是一个链表（集合），代进行标记-清除的时间与代内对象
存活时间成正比例关系。
从上面代码可以看出python里一共有三代，每个代的threshold值表示该代最多容纳对象的个数。默认情况下，当0代超过700,或1，2代超过10，垃圾回收机制将触发。
0代触发将清理所有三代，1代触发会清理1,2代，2代触发后只会清理自己。
下面是一个完整的收集流程：链表建立，确定根节点，垃圾标记，垃圾回收~
1、链表建立
首先，中里在分代技术说过：0代触发将清理所有三代，1代触发会清理1,2代，2代触发后只会清理自己。在清理0代时，会将三个链表（代）链接起来，清理1代的时，会链接1,2两代。在后面三步，都是针对的这个建立之后的链表。
2、确定根节点
图1为一个例子。list1与list2循环引用，list3与list4循环引用。a是一个外部引用。
图1
对于这样一个链表，我们如何得出根节点呢。python里是在引用计数的基础上又提出一个有效引用计数的概念。顾名思义，有效引用计数就是去除循环引用后的计数。