绝大多数通常情况下，Python 程序员无需像 C 程序员那样手动管理内存，Python 解释器会自动进行垃圾回收。虽然不需要手动管理内存，但知道了 Python 内存中的垃圾回收的原理，可以避免写出内存溢出（OOM out of memory）的程序。
Python 解释器是怎么自动进行垃圾回收的呢？ 两种方案：
- 当引用计数为 0 时，执行垃圾回收。
Python 的世界里，万物皆对象，我们所定义的变量，都是对象的一个引用，当有对象指向一个对象时，引用计数就增加 1，当一个变量的生命周期结束时，比如函数调用完毕时，引用计数就会减少，当引用计数为 0 时， Python 解释器自动进行对变量进行垃圾回收。
- 当出现互相引用时，执行垃圾回收。
Python 使用标记清除算法和分代收集算，来启用针对循环引用的自动垃圾回收，这一点我也不是很熟悉，极客上的老师是这么解释的：
先来看标记清除算法。我们先用图论来理解不可达的概念。对于一个有向图，如果从一个节点出发进行遍历，并标记其经过的所有节点，那么在遍历结束后，所有没有被标记的节点，我们就称之为不可达节点。显而易见，这些节点的存在是没有任何意义的，自然，我们就需要对它们进行垃圾回收。
当然，每次遍历全图，对于 Python 而言是一种巨大的浪费。所以在 Python 的垃圾回收实现中，标记清除算法使用双向链表维护一个数据结构，并且只考虑容器类的对象（只有容器类的对象才有可能出现循环引用），而分代收集算法，则是另外一个优化手段。
Python 将所有对象分为三代。刚刚创立的对象是第 0 代，经过一次垃圾回收后，依然存在的对象，便会从上一代挪到下一代。而每一代启动自动垃圾回收的阈值，则是可以单独指定的。当垃圾回收器中新增对象减去删除对象达到相应的阈值时，就会对这一代对象启动垃圾回收。
事实上，分代收集基于的思想是，新生的对象更有可能被垃圾回收，而存活更久的对象也有更高的概率继续存活，因此这种做不不仅节省计算量，更提高 Python 的性能。
能否手动管理内存
当然可以，执行以下语句就可以释放变量 a 占用的内存空间：
import gc
a=[1,2,3,45]
del a
gc.collect()
调用 del a 来删除一个对象，调用 gc.collect() 来手动启用垃圾回收。
（完）
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