垃圾回收机制

Python的GC模块主要运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾 。 在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题 。 通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间来Python的GC模块主要运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题。通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间来进一步提高垃圾回收的效率。

引用计数

在Python中，大多数对象的生命周期都是通过对象的引用计数来管理的。从广义上来讲，引用计数也是一种垃圾收集机制，而且也是一种最直观，最简单的垃圾收集技术。

原理：当一个对象的引用被创建或者复制时，对象的引用计数加1；当一个对象的引用被销毁时，对象的引用计数减1；当对象的引用计数减少为0时，就意味着对象已经没有被任何人使用了，可以将其所占用的内存释放了。

虽然引用计数必须在每次分配和释放内存的时候加入管理引用计数的动作，然而与其他主流的垃圾收集技术相比，引用计数有一个最大的有点，即“实时性”，任何内存，一旦没有指向它的引用，就会立即被回收。而其他的垃圾收集计数必须在某种特殊条件下（比如内存分配失败）才能进行无效内存的回收。

引用计数机制执行效率问题：引用计数机制所带来的维护引用计数的额外操作与Python运行中所进行的内存分配和释放，引用赋值的次数是成正比的。而这点相比其他主流的垃圾回收机制，比如“标记-清除”，“停止-复制”，是一个弱点，因为这些技术所带来的额外操作基本上只是与待回收的内存数量有关。

如果说执行效率还仅仅是引用计数机制的一个软肋的话，那么很不幸，引用计数机制还存在着一个致命的弱点，正是由于这个弱点，使得侠义的垃圾收集从来没有将引用计数包含在内，能引发出这个致命的弱点就是循环引用（也称交叉引用）。

问题说明：

循环引用可以使一组对象的引用计数不为0，然而这些对象实际上并没有被任何外部对象所引用，它们之间只是相互引用。这意味着不会再有人使用这组对象，应该回收这组对象所占用的内存空间，然后由于相互引用的存在，每一个对象的引用计数都不为0，因此这些对象所占用的内存永远不会被释放。比如：

a = [] b = [] a.append(b) b.append(a) print a [[[…]]] print b [[[…]]]