点评：当面试官问到这个问题的时候，一个展示自己的机会就摆在面前了。你要先反问面试官：“你说的是官方的CPython解释器吗？”。这个反问可以展示出你了解过Python解释器的不同的实现版本，而且你也知道面试官想问的是CPython。当然，很多面试官对不同的Python解释器底层实现到底有什么差别也没有概念。所以，千万不要觉得面试官一定比你强，怀揣着这份自信可以让你更好的完成面试。
Python提供了自动化的内存管理，也就是说内存空间的分配与释放都是由Python解释器在运行时自动进行的，自动管理内存功能极大的减轻程序员的工作负担，也能够帮助程序员在一定程度上解决内存泄露的问题。以CPython解释器为例，它的内存管理有三个关键点：引用计数、标记清理、分代收集。
引用计数：对于CPython解释器来说，Python中的每一个对象其实就是PyObject结构体，它的内部有一个名为ob_refcnt 的引用计数器成员变量。程序在运行的过程中ob_refcnt的值会被更新并藉此来反映引用有多少个变量引用到该对象。当对象的引用计数值为0时，它的内存就会被释放掉。
typedef struct _object {
_PyObject_HEAD_EXTRA
Py_ssize_t ob_refcnt;
struct _typeobject *ob_type;
} PyObject;
以下情况会导致引用计数加1：
对象被创建
对象被引用
对象作为参数传入到一个函数中
对象作为元素存储到一个容器中
以下情况会导致引用计数减1：
用del语句显示删除对象引用
对象引用被重新赋值其他对象
一个对象离开它所在的作用域
持有该对象的容器自身被销毁
持有该对象的容器删除该对象
可以通过sys模块的getrefcount函数来获得对象的引用计数。引用计数的内存管理方式在遇到循环引用的时候就会出现致命伤，因此需要其他的垃圾回收算法对其进行补充。
标记清理：CPython使用了“标记-清理”（Mark and Sweep）算法解决容器类型可能产生的循环引用问题。
该算法在垃圾回收时分为两个阶段：标记阶段，遍历所有的对象，如果对象是可达的（被其他对象引用），那么就标记该对象为可达；清除阶段，再次遍历对象，如果发现某个对象没有标记为可达，则就将其回收。
CPython底层维护了两个双端链表，一个链表存放着需要被扫描的容器对象（姑且称之为链表A），另一个链表存放着临时不可达对象（姑且称之为链表B）。为了实现“标记-清理”算法，链表中的每个节点除了有记录当前引用计数的ref_count变量外，还有一个gc_ref变量，这个gc_ref是ref_count的一个副本，所以初始值为ref_count的大小。执行垃圾回收时，首先遍历链表A中的节点，并且将当前对象所引用的所有对象的gc_ref减1，这一步主要作用是解除循环引用对引用计数的影响。再次遍历链表A中的节点，如果节点的gc_ref值为0，那么这个对象就被标记为“暂时不可达”（GC_TENTATIVELY_UNREACHABLE）并被移动到链表B中；如果节点的gc_ref不为0，那么这个对象就会被标记为“可达“（GC_REACHABLE），对于”可达“对象，还要递归的将该节点可以到达的节点标记为”可达“；链表B中被标记为”可达“的节点要重新放回到链表A中。在两次遍历之后，链表B中的节点就是需要释放内存的节点。
分代回收：在循环引用对象的回收中，整个应用程序会被暂停，为了减少应用程序暂停的时间，Python 通过分代回收（空间换时间）的方法提高垃圾回收效率。分代回收的基本思想是：对象存在的时间越长，是垃圾的可能性就越小，应该尽量不对这样的对象进行垃圾回收。CPython将对象分为三种世代分别记为0、1、2，每一个新生对象都在第0代中，如果该对象在一轮垃圾回收扫描中存活下来，那么它将被移到第1代中，存在于第1代的对象将较少的被垃圾回收扫描到；如果在对第1代进行垃圾回收扫描时，这个对象又存活下来，那么它将被移至第2代中，在那里它被垃圾回收扫描的次数将会更少。分代回收扫描的门限值可以通过gc模块的get_threshold函数来获得，该函数返回一个三元组，分别表示多少次内存分配操作后会执行0代垃圾回收，多少次0代垃圾回收后会执行1代垃圾回收，多少次1代垃圾回收后会执行2代垃圾回收。需要说明的是，如果执行一次2代垃圾回收，那么比它年轻的代都要执行垃圾回收。如果想修改这几个门限值，可以通过gc模块的set_threshold函数来做到。
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