Python中垃圾回收机制采用引用计数机制为主，标记-清除机制和分代收集机制为辅的策略。

引用计数机制

引用计数机制的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，来记录该对象被引用的次数。当新的引用指向该对象时，ob_ref加1，每当该对象的引用失效时ob_ref减1。一旦该对象的ob_ref为0时该对象立即被回收，占用的内存被释放。它的优点是简单，而且具有实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。此外处理内存的时间被分摊到了平时。它的缺点是需要额外的空间来维护引用计数，这个问题是其次，主要是不能解决对象的“循环引用”问题。

导致引用计数+1的情况：

对象被创建，例如a=23；
对象被引用，例如b=a；
对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)；
对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]。

导致引用计数-1的情况：

对象的别名被显式销毁，例如del a；
对象的别名被赋予新的对象，例如a=24；
一个对象离开它的作用域，例如:func函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）；
对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象。

循环引用导致内存泄露

def f2():
    '''循环引用'''
    while True:
        c1=A()
        c2=A()
        c1.temp=c2
        c2.temp=c1
        del c1
        del c2

创建了c1，c2后，这两个对象的引用计数都是1，执行c1.temp=c2和c2.temp=c1后，引用计数变成2。在del c1后，内存c1的对象的引用计数变为1，由于不是为0，所以c1的对象不会被销毁，同理，在del c2后也是一样的。虽然它们两个的对象都是可以被销毁的，但是由于循环引用，导致垃圾回收器都不会回收它们，所以就会导致内存泄露。

分代回收

分代回收是一种以空间换时间的操作方式，Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率随着对象存活时间的增大而减小。
新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。
同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象。

标记清除

标记清除（Mark—Sweep）』算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：第一阶段是标记阶段，GC会把所有的『活动对象』打上标记，第二阶段是把那些没有标记的对象『非活动对象』进行回收。那么GC又是如何判断哪些是活动对象哪些是非活动对象的呢？

对象之间通过引用（指针）连在一起，构成一个有向图，对象构成这个有向图的节点，而引用关系构成这个有向图的边。从根对象（root object）出发，沿着有向边遍历对象，可达的（reachable）对象标记为活动对象，不可达的对象就是要被清除的非活动对象。根对象就是全局变量、调用栈、寄存器。 mark-sweepg 在上图中，我们把小黑圈视为全局变量，也就是把它作为root object，从小黑圈出发，对象1可直达，那么它将被标记，对象2、3可间接到达也会被标记，而4和5不可达，那么1、2、3就是活动对象，4和5是非活动对象会被GC回收。

标记清除算法作为Python的辅助垃圾收集技术主要处理的是一些容器对象，比如list、dict、tuple，instance等，因为对于字符串、数值对象是不可能造成循环引用问题。Python使用一个双向链表将这些容器对象组织起来。不过，这种简单粗暴的标记清除算法也有明显的缺点：清除非活动的对象前它必须顺序扫描整个堆内存，哪怕只剩下小部分活动对象也要扫描所有对象。

Python中的垃圾回收机制