Python 是一门高级语言，使用起来类似于自然语言，开发的时候自然十分方便快捷，原因是Python在背后为我们默默做了很多事情，其中一件就是垃圾回收，来解决内存管理，内存泄漏的问题。
内存泄漏：当程序不停运行，有一部分对象没有作用，但所占内存没有被释放，服务器内存随时间越来越少，最终导致系统的崩溃，所以内存泄漏是一个需要重点关注的问题。
二、引用计数
Python 标记一个对象是否还有用的方法就是用引用计数，以下情形会为该对象的计数+1：
1. 创建时
2. 被引用时
3. 作为参数传入函数时
相反，以下情形会为该对象的计数-1：
1. 被del
2. 被重引用
3. 函数执行完毕
查看某一元素的计数可以通过 sys.getrefcount()，当引用计数为0 的时候，内存就会被释放。
可以想到和其他垃圾回收相比，Python的机制优点很明显，就是实时性，Python的gc 模块就是开放的接口用以管理。
也可以很容易猜到这样的缺点就是性能相对较低，看过这样的报道，instagram 通过禁用 gc 模块，性能提升10%！
三、 循环引用
有一种特殊情况，当两个或多个变量互相循环引用的时候，按照计数引用的机制就无法处理了
a = []
b = []
a.append(b)
b.append(a)
print(a,b)
a，b 的引用计数均为2，无法回收两者内存
四、解决方案
1. 通过 ”标记－清除“ 来解决循环调用问题：
垃圾回收器定时去寻找这类循环调用，并清除
具体是 先从 根对象集合副本中 开始寻找，这些对象计数不为0，没有被清除
然后一个个检测，将其分为可达对象和不可达对象，底层通过链表的数据结构实现，通过操作副本清除标记，来在不影响原数据的情况下，判断是否为循环调用
最后将不可达对象清除，释放内存，效率较低。
有三种情况会触发垃圾回收：
1.调用gc.collect(),
2.当gc模块的计数器达到阀值的时候。
3.程序退出的时候
2.分代回收，利用 “空间换时间”策略提高效率：
有些内存块生存时间从开始到结束，有些则很短，所以同样对他们进行垃圾回收是很浪费的一件事情，
所有对象开始被划分到零代中，Python 默认 有三代，一个代就是一个链表
年轻代中的对象优先处理，经历垃圾处理次数愈多的，越“老资格” ，就会上升，最终放在第二代中。
备注：
Python的垃圾回收机制是通过检测数量是否到达阈值来决定是否进行。
Python 这方面源码是c写的，暂时看不懂，留待以后搞懂链表结构再来研究，
gc 模块 留待以后研究。