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前言：
前面把動態類型，垃圾回收都淺顯地帶過了，今天著重談一談python中的垃圾回收機制。江湖上都流傳著一“人生苦短我用python！”的口號，很大程度上歸功于，python創世者們設計了一個相對完善的垃圾回收機制。所以今天就通過一些參考案例來看看python如何處理垃圾。
每個對象維護一個ob_ref字段，用來記錄該對象當前被引用的次數，每當新的引用指向該對象時，它的引用計數ob_ref加1，每當該對象的引用失效時計數ob_ref減1，一旦對象的引用計數為0，該對象立即被回收，對象占用的內存空間將被釋放
1.2 標記清除（Mark—Sweep）
一種基于追蹤回收（tracing GC）技術實現的垃圾回收算法。它分為兩個階段：第一階段是標記階段，GC會把所有的『活動對象』打上標記，第二階段是把那些沒有標記的對象『非活動對象』進行回收。那么GC又是如何判斷哪些是活動對象哪些是非活動對象的呢？
對象之間通過引用（指針）連在一起，構成一個有向圖，對象構成這個有向圖的節點，而引用關系構成這個有向圖的邊。從根對象（root object）出發，沿著有向邊遍歷對象，可達的（reachable）對象標記為活動對象，不可達的對象就是要被清除的非活動對象。根對象就是全局變量、調用棧、寄存器。mark-sweepg 在上圖中，我們把小黑圈視為全局變量，也就是把它作為root object，從小黑圈出發，對象1可直達，那么它將被標記，對象2、3可間接到達也會被標記，而4和5不可達，那么1、2、3就是活動對象，4和5是非活動對象會被GC回收。
以空間換時間的操作方式，Python 將內存根據對象的存活時間劃分為不同的集合，每個集合稱為一個代，Python將內存分為了3“代”，分別為年輕代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他們對應的是3個鏈表，它們的垃圾收集頻率與對象的存活時間的增大而減小。
新創建的對象都會分配在年輕代，年輕代鏈表的總數達到上限時，Python垃圾收集機制就會被觸發，把那些可以被回收的對象回收掉，而那些不會回收的對象就會被移到中年代去，依此類推，老年代中的對象是存活時間最久的對象，甚至是存活于整個系統的生命周期內。同時，分代回收是建立在標記清除技術基礎之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術處理那些容器對象
以引用計數法為例子，在Python內部，實際上，每個對象中都保持了一個計數器，計數器記錄了當前指向該對象的引用次數，也就是該對象被引用的次數。一旦這個計數器被設置為零，這個對象的內存空間就會被自動回收。垃圾回收最直接且可感受的好處就是，可以在腳本中任意使用該對象而不需要考慮釋放內存空間。與C和C++這樣的底層語言相比，省去了大量基礎代碼。這些是理論的東西，下面開始上實例。
a=5b=aprint(a)print(b) #變量a和 b數值相同
該實例中，第一行創建了對象5，并將變量a與之關聯，第二行創建了變量b，變量b也成為對象5的一個引用。實際上，變量a和變量b都引用了相同的對象，都指向了相同的內存空間，這在Python語言中叫作共享引用——多個變量名引用同一對象。簡單來說就是對象5只有一個，但存在兩個變量a,b都指向這個對象。
a=5b=aa ='five' print(a,b)
第三行代碼創建了一個新的對象'"five'，并設置a對這個新的對象進行引用，而b仍然繼續引用之前的對象5。
與其他語言不同，在 Python中，給一個變量賦一個新的值，并不是替換了原始的對象，而是重新創建一個不同的對象，并讓這個變量去引用這個新的對象。實際效果就是，對一個變量賦值，僅僅會影響被賦值的變量。
但是，也有一些特殊的情況，當引用一些可變對象時，在原處對對象進行修改時，就會出現不一樣的情況。例如，在一個列表中對某一個偏移位置進行重新賦值時，會改變這個列表對象，而不是生成一個新的對象。首先看一個容易理解的實例:
a=[1,2,31]b=aprint(a)print(b)a=999print(b)
由程序執行結果可以看出，上述實例中一開始變量a和 b都引用了列表對象[1,2,3]，后來當對a重新賦值后，創建了新的對象999，并讓a引用了這個新的對象，整個過程中b并沒有發生變化，這與前面的實例類似，同屬于共享引用的范疇。
a=[1,2,31] #創建列表對象[1,2,3]和變量a.并讓 a引用該對象b=a #創建變量b、并讓b引[用同一列表對象print(a)print(b) #變量a和 b數值相同a[0]='one' #修改變量所引用的對象的一個元素print(a) #變量a數值發生變化print(b) #變量b數值也發生變化
在上述程序中，我們沒有改變a，只是改變了a所引用對象的一個元素，這類修改會覆蓋列表對象中的某些部分，它不僅僅會影響變量a，也會同時影響變量b，因為它們引用的是同一個列表對象。對于這種在原處修改的對象，共享引用時需要加倍小心，不注意的話非常容易出錯。
如果不希望上述情況出現時，需要使用Python的對象復制，而不是創建引用。Python有多種復制列表的方法，現列舉如下。
a=[1,2,3]b=a[:] #復制列表print(b)print(a[0])print(a) #a引用的列表中某一元素變化時,b未改變。
這種情況下，對a的修改不會影響b，因為b引用的是a所引用對象的復制，兩個變量指向了不同的內存區域。需要注意的是，這種分片技術不能用于集合和字典等非序列類型的對象中。
除了上述復制方法之外，還可以使用copy()函數實現，例如:
import copya=11,2.31b=copy.copy(a)print(b)print(a[0])print(a)
這些例子都很短小，但是也相當的有代表性，我也是反復的回味這些知識，每每回味都覺得很妙。
古人言，故不積跬步，無以至千里；不積小流，無以成江海。學習一門技術也是這樣，只有持之以恒，才能不斷精進。
