简介：gc模块即Python中垃圾回收模块，它提供可选的垃圾回收器的接口。同时提供对回收器找到但是无法释放的不可达对象的访问。由于 Python 使用了带有引用计数的回收器，如果你确定你的程序不会产生循环引用，你可以关闭回收器。可以通过调用 gc.disable() 关闭自动垃圾回收。
Python中垃圾回收：
python的垃圾回收器把所有对象分类为三代，其依据是对象在多少次垃圾回收后幸存。新建对象会被放在最年轻代（第 0 代）。如果一个对象在一次垃圾回收后幸存，它会被移入下一个较老代。由于第 2 代是最老代，这一代的对象在一次垃圾回收后仍会保留原样。为了确定何时要运行，垃圾回收器会跟踪自上一次回收后对象分配和释放的数量。当分配数量减去释放数量的结果值大于 threshold0 时，垃圾回收就会开始。初始时只有第 0 代会被检查。如果自第 1 代被检查后第 0 代已被检查超过 threshold1 次，则第 1 也会被检查。对于第三代来说情况还会更复杂。
图解分代回收：
图片
提供的功能包括：
1、关闭收集器
2、调整收集频率
3、设置调试选项
主要方法：
enable() --启用自动垃圾回收。
disable() --禁用自动垃圾回收。
isenabled() --如果启用了自动收集，则返回true。
collect() --立即执行完全收集。
get_count() --返回当前集合计数。
get_stats() --返回包含每代统计信息的词典列表。
set_debug() --设置调试标志。
get_debug() --获取调试标志。
set_threshold() --设置收集阈值。
get_threshold() --返回集合阈值的当前值。
get_objects() --返回收集器跟踪的所有对象的列表。
is_tracked() --如果跟踪给定对象，则返回true。
is_finalized() --如果给定对象已定稿，则返回true。
get_referrers() --返回引用对象的对象列表。
get_referents() --返回对象引用的对象列表。
freeze() --冻结所有跟踪对象，并在将来的收集中忽略它们。
unfreeze() --解冻永久生成中的所有对象。
get_freeze_count() --返回永久生成中的对象数。
最常用的方法：gc.collect() --立即执行完全收集，释放出不使用的资源，归还内存。可以通过参数generation，单独对0,1,2代进行回收释放。
单独对特定代收集：
=
import gc
gc.collect(generation=0)
gc.collect(generation=1)
gc.collect(generation=2)
案例源码：
import subprocess, psutil, gc
mem1 = psutil.virtual_memory()
print(f"某程序前内存已使用：{mem1.used}")
print(f"某程序前内存剩余：{mem1.free}")
print(f"某程序前内存百分比：{mem1.percent}")
app1 = subprocess.Popen(r'D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2020.1.2\bin\idea64.exe')
app2 = subprocess.Popen(r'D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2020.1.2\bin\idea64.exe')
app3 = subprocess.Popen(r'D:\IntelliJ IDEA Community Edition 2020.1.2\bin\idea64.exe')
mem2 = psutil.virtual_memory()
print(f"某程序后内存已使用：{mem2.used}")
print(f"某程序后内存剩余：{mem2.free}")
print(f"某程序后内存百分比：{mem2.percent}")
app1.kill()
app2.kill()
app3.kill()
gc.collect()
mem3 = psutil.virtual_memory()
print(f"GC回收后内存已使用：{mem3.used}")
print(f"GC回收后内存剩余：{mem3.free}")
print(f"GC回收后内存百分比：{mem3.percent}")
执行收集前后内存变化：
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需要注意的是：执行收集本身也需要一点的内存代价，所以可能存在收集完成后内存反而增加的情况。
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