一、写在前面：

众所周知，Python是一种面向对象的脚本语言，对象是Python中一个非常重要的概念。在Python中，数字是对象，字符串是对象，一切都是对象，它们的核心是结构。--PyObject。

typedefstruct_object{
　　intob_refcnt;
　　struct_typeobject*ob_type;
}PyObject;

Pyobject是每个对象的必备内容，其中ob_refcnt作为引用计数。

二、垃圾回收机制

垃圾回收（Garbage Collection）每个人都应该或多或少地听说过，但什么是垃圾回收呢？我们在这里说的垃圾回收肯定不是把垃圾扔进垃圾桶。现在的高级语言Java，C#所有这些都采用了垃圾回收机制，而不是C，C++用户可以自行管理和维护内存，但可能会出现内存泄漏、悬挂指针等问题。垃圾回收机制作为一种现代编程语言的自动内存管理机制，专注于两件事：1. 在内存中找到无用的垃圾资源 2. 清除垃圾并将内存转移给其他对象。

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三、Python中的垃圾回收

在Python中，垃圾回收机制主要以引用计数为主要手段，以标记清除和分代回收机制为辅助手段。

1、引用计数

通过之前的介绍，我们已经知道Pyobject是每个对象的必备内容，当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用对象被删除时，它的ob_refcnt就会减少，当引用计数为0时，对象的生命就会结束。

让我们来看看引用计数+1的情况：

(1)创建对象:

事实上，这里的123对象并没有在内存中新建，因为在Python启动解释器时，会创建一个小的整数池，在-5~256之间的整数对象会自动加载到内存中等待调用。因此，a=123是对123整数对象的引用。456不在整数池中，需要创建对象，最终引用次数为2？因为sys.getrefcount(b)也是引用。

(2)引用对象:

每次赋值操作都会增加数据的引用次数，记住引用的变量a、b、c指的是数据456，而不是变量本身。

(3)将对象作为参数传输到函数中:

很明显，引用计数在传输到函数后增加了1。

(4)将对象作为元素储存在容器中:

在这里，我们在创建对象后，将a分别添加到一个列表和一个元组中，并增加了引用计数。

虽然引用计数必须添加管理引用计数操作，但与其他垃圾回收技术相比，引用计数具有“实时”的优点，如果对象没有引用，内存直接释放，其他垃圾回收技术必须在一定的特殊条件下无效内存回收。然而，引用计数带来的维护引用计数的额外操作与Python中的内存分配和释放成正比。此外，引用计数机制还有一个弱点——循环引用带来的问题无法解决。循环引用可以使引用对象的引用计数不是0，但这些对象实际上没有被任何外部对象引用，它们只是相互引用，这意味着对象占用的内存空间应该回收，但引用计数不是0，所以对象占用的内存空间永远不会释放。如下所示，列表1和列表2相互引用。如果没有其他对象引用它们，列表1和列表2的引用计数仍然是1，占用的内存将永远无法回收，这将是致命的。

list1=[]
list2=[]
list1.append(list2)
list2.append(list1)

2、标记清除

标记清除（Mark—Sweep）基于跟踪回收的算法（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。分为两个阶段:第一阶段是标记阶段，GC会标记所有活动对象，第二阶段是回收没有标记的非活动对象。

对象通过引用(指针)连接在一起，形成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，引用关系构成这个有向图的边缘。从根对象（root object）出发，沿着有向边经历的对象，可以达到（reachable）对象标记为活动对象，未达到的对象是要清除的非活动对象。根对象为全局变量、调用栈、寄存器。　

在上图中，您可以直接从程序变量访问块1，并间接访问块2和3。程序不能访问块4和5。第一步是标记块1，并记住块2和3以供以后处理。第二步是标记块2，第三步是标记块3，但不要记住块2，因为它已经被标记了。扫描阶段将忽略块1、2和3，因为它们已经被标记，但将回收块4和5。

作为Python的辅助垃圾收集技术，标记清除算法主要处理一些容器对象，如列表、dict、tuple等，因为不可能引起字符串和值对象的循环引用。Python使用双向链表组织这些容器对象。然而，这种简单而粗糙的标记清除算法也有明显的缺点：在清除非活动对象之前，它必须按顺序扫描整个堆内存，即使只剩下一小部分活动对象。

3、分代回收

分代回收是以标记清除技术为基础的，是一种以空间换时间的操作模式。

Python根据对象的存活时间将内存分为不同的集合，每个集合称为一代，Python将内存分为三代“代”、中年(第一代)、在老年（第二代），它们对应于三个链表，它们的垃圾收集频率和对象的生存时间增加和减少。新对象将分布在年轻一代，年轻一代链表总数达到上限，Python垃圾收集机制将触发，那些可以回收对象，那些不能回收对象将移动到中年，等等，老对象是最长的生存对象，甚至在整个系统的生命周期。