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Python的垃圾收集以引用计数为主，标记清除和代收集为辅。因为引用计数最大的缺陷是循环引用，所以Python采用了辅助的方法。本文没有深入研究Python垃圾收集机制的内部实现，而是以gc模块为切入点来学习Python垃圾收集机制。如果想了解更多，请阅读Python的源代码进行分析。
请看下面的代码：
importgcimportsysgc . set _ debug(GC . debug _ stats GC . debug _ leak)a=[]b=[]a . append(b)b]print arak
输出结果：
a refcount 33602 bref计数：3 GC:收集生成2。GC:objectsineachgeneration 3360005131 GC 3360完成，耗时0.0020秒。GC:objectsineachgeneration 336005125 GC:done，用了0.0010秒。
可见垃圾回收是行不通的，所以垃圾回收只能起到循环引用的作用。
你可能会好奇，为什么A的引用数是2？此时，是否需要看到sys.getrefcount(object)的函数描述？
啊，在这个函数Docstring中，返回值通常比我们预期的多1。这是因为引用被添加到再次传递给函数的参数的临时变量中。是的，但奇怪的是，为什么不调整它？
Gc.collect()返回垃圾收集中不可到达的)对象的数量。什么是不可及的物体？请看下面的代码：
append(a)a)del Adel b print GC . collect .
输出结果：
Gc:收集第二代。GC:objectsineach generation 3360405127 GC:collectable list 02648918 GC 3360 collectable le list 000 0不可收集，0.0030s elapsed.2这次A和B是循环引用，垃圾回收还在发挥作用。两个回收列表的对象是A和B，我不相信可以用：hex(id(a))。
上面收集的对象都是不可及的对象，但是不可及的对象呢？要描述不可及的对象，必须知道Python标记-垃圾收集机制。简而言之，过程如下。
*找到根对象集合。根对象通常指全局引用和函数栈上的引用，其中a是根对象，如上面的代码所示。
从根对象开始并通过每个引用到达的所有对象都被标记为“可到达”。
删除除可达(垃圾收集)()))))))))))))之外的所有对象。
这里还有必要提一下垃圾回收——可回收对象链表。连接Python链表中所有可能产生循环引用的对象。可能产生循环引用的对象是容器类，比如list、dict和class，而int和string不是。每次实例化这个对象时，它都会被添加到这个链表中。这个链表被称为可收集对象的链表(
比如a=[]，b=[]，c={}，就会生成一个header-a-b-c双向链表。
考虑上面代码的垃圾收集过程。当调用gc.collect()时，根对象将开始垃圾收集。del a和del b后，A和B成为不可达对象，循环引用被删除，所以所有的A和B引用都会被0，A和B回收。
看看下面的代码，加深上面的理解。
A=[] b=[] a .追加(b) b .追加(a) a) del b print gc.collect)):
Gc:收集第二代。GC:objectsineachenervation 336035447710 GC:done，用了0.0010秒。GC:objectsineachenervation 336005119 GC:完成，耗时0.0020秒。这次不会。
有垃圾收集。虽然del b没了，但是从A开始，找到了对B的引用，所以B还是一个可达对象，所以不会被收集。
Python的垃圾收集机制是否意味着不会造成内存泄漏？不，请看下面的代码：
class a:def _ _ del _ _(self):pass class b:def _ _ del _ _(self):passa=a()b=b()print hex(id(a))print hex(id(a . _ _ dict _ _))a . b=bb
0x25cff300x25d0b70gc:收集第2代.gc:每代中的对象：364 4771 0gc:025 CFF 30 GC的不可收集A实例：025CFF58gc的不可收集B实例：025D0B70gc:不可收集dict 025D0810gc: done，4 unreachable，4 uncollectable，0.0020s elapsed.4[__main__。0x025CFF30处的实例，__main__。0x025CFF58处的b实例，{b: __main__。0x025CFF58}处的b实例，{a: _ _ main _ _。0x025cff30}] GC处的实例：收集第2代.GC:每代中的对象：20 5127 GC: done，用了0.0010s。从输出中，我们可以看到单词不可收集。很明显，这个垃圾收集做不到，导致内存泄漏。
为什么会这样？因为在使用del b的时候，会调用B的__del__方法，这个方法很可能会用到B.A，但是如果A在之前的del a中被回收，就会引起异常。所以Python没办法，造成无法收集，也导致内存泄露。因此，应该谨慎使用__del__方法。如果使用，必须保证没有循环引用。
我们也打印出了A的地址，上面打印十六进制(id(a))，也验证了确实是回收的A。
GC。垃圾出现在上面，GC返回的对象。垃圾是不可及的对象，不能回收。仔细看看输出结果。为什么它们看起来是重复的？这个困扰了我很久，直到打开gc模块的文档才明白。由于我们之前的GC . set _ debug(GC . debug _ stats GC . debug _ leak)，以及GC . debug _ leak=GC . set _ debug(GC . debug _ stats GC . debug _ collectible GC . debug _ un collectible GC . debug _ instances GC . debug _ objects GC . debug _ save all)在文档中指出，如果GC。设置了DEBUG_SAVEALL，所有无法访问的对象都将被添加到gc.garbage返回的列表中，而不仅仅是那些无法回收的对象。
我们来看看Python的分代收集机制。
Python有三个“代”。所谓三个‘代’，就是三个链表，也就是上面说的可收藏对象的链表。当每一代中的对象数量达到一定数量时，将触发Python垃圾收集。每一代的数量如下。
按代收集的思想是，物体寿命越长，垃圾就越少，回收的频率应该越低。所以当Python发现这个对象在几次垃圾收集后是可达的，就把它移到第二代，以此类推。那么Python是如何检查每一代是否达到阈值的呢？Python从第三代开始每次都会检查。如果第三代中的对象大于阈值，则将同时收集第三代、第二代和第一代的对象。第二代满足了，第二代和第一代里面的物件就回收了，设计的太漂亮了。
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