首先要明白對象和引用的概念 （例子：a=1, a為引用，1為對象，對象1的引用計數器為1，b=1此時內存中只有一個對象1，a,b都為引用，對象的引用計數器此時為2，因為有兩個引用）
a=1,b=1
id(a)=id(b) #短的字符串，數字python在內存中是一個對象
a=[],b=[] id(a)!=id(b) #字典，數組這樣的對象在內存中python會new兩個不同的對象 a="new a string" b="new a string" #長的字符串python在內存中同樣會new兩個不同的對象 id(a)!=id(b)
引用計數器如何減少，當刪除該對象的引用時候該對象的引用計數器將會減少。
a=[1,2]
b= [a,a] #a對象的引用計數為2
del b[0] #a對象的引用計數變為1
#字典同理
a=1 {"a":a,"b":a} #a對象的引用計數為2 del b[b] #a對象的引用計數變為1
python的垃圾回收（3種）
引用計數
當對象的引用的計數器變為0的時候，該對象可能在內存中，但是已經不能訪問。python的垃圾回收時候不能做其他操作，如果一個對象的引用計數變為0的時候python就去回收該對象，那么很顯然Python的效率會很差，那什么時候python會來回收呢？這是一個好問題。
python會監聽自己new了多少個新的對象和有多少對象的引用計數器變為了，兩個數值做差的到的數和閾值去比較，大於閾值，內存開始進行垃圾回收，銷毀引用計數器為0的對象。
優點:簡單實時性，缺點：維護引用計數消耗資源，循環引用。
分代回收
為了提高效率，有很多對象，清理了很多次他依然存在，可以認為，這樣的對象不需要經常回收，可以把它分到不同的集合，每個集合回收的時間間隔不同。簡單的說這就是python的分代回收。
具體說一下，python中的垃圾分為1，2，3代，在1代里的對象每次回收都會去清理，當清理后有引用的對象依然存在，此時他會進入2代集合，同理2代集合清理的時候存在的對象會進入2代集合。
每個集合的清理時間如何分配，會先清理1代垃圾，當清理10次一代垃圾后會清理一次2代垃圾，當清理10次2代垃圾后會清理2代垃圾。
標記清除
按需分配，當內存不夠的時候，從寄存器和程序棧上的引用出發，遍歷對象，將遍歷的對象打上標記，然后在內存中清除沒有標記的對象。