垃圾回收機制
我們定義變量會申請內存空間來存放變量的值，而內存的容量是有限的，當一個變量值沒有用了（稱為垃圾），就應該將其占用的內存給回收掉。變量名是訪問到變量的唯一方式，所以當一個變量值沒有任何關聯的變量名時，我們就無法訪問到該變量了，該變量就是一個垃圾，會被python解釋的垃圾回收機制自動回收。
一、什么是垃圾回收機制
垃圾回收機制（簡稱GC）是python解釋器自帶的一種機制，專門用來回收不可用的變量值所占用的內存空間
二、為什么要有垃圾回收機制
程序運行過程中會申請大量的內存空間，而對於一些無用的內存空間，如果不及時清理的話，會導致內存使用完（內存溢出），導致程序崩潰，因此，內存管理是一件重要且繁雜的事情，而python解釋器自帶的垃圾回收機制把程序員從繁雜的內存管理中解放出來。
三、垃圾回收機制原理分析
python的GC模塊主要采用了‘引用計數’來跟蹤和回收垃圾。在引用計數的基礎上，還可以通過‘標記-清除’來解決容器對象可能產生的循環引用的問題，並且通過‘分代回收’來以空間換取時間的方式進一步提高垃圾回收的效率。
1，引用計數
引用計數就是：變量值被變量名關聯的次數
如：
引用計數增加
x=10（此時，變量值10的引用次數為1）
y=x（此時，把x的內存地址給了y，此時，變量值10 的引用計數為2）
引用計數減少
x=3（此時，x和10解除關系，與3建立關系，變量值10的引用計數為1）
del y（del是解除變量名y與變量值10之間的關系，變量值10的引用計數為0），變量值10的引用計數為0，其占用的內存空間就會被回收
2，循環引用
引用計數機制執行效率問題：變量值被關聯次數的增加或減少，都會引發引用計數機制的執行，這明顯存在效率問題，這就是引用計數的一個軟肋，但引用計數還存在一個致命弱點，即循環引用（也稱交叉引用）。
[
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# 變量名l1指向列表1，變量名l2指向列表2，如下
>>> l1=['列表1中的第一個元素'] # 列表1被引用一次
>>> l2=['列表2中的第一個元素'] # 列表2被引用一次
>>> l1.append(l2) # 把列表2追加到l1中作為第二個元素，列表2的引用計數為2
>>> l2.append(l1) # 把列表1追加到l2中作為第二個元素，列表1的引用計數為2
# l1與l2
del l1 #列表1的引用計數為1del l2 #列表2的引用計數為1
現在列表1和列表2都沒被其他變量名關聯，但引用計數不為0，所以不會被回收，這就是循環引用的危害，為解決這問題，python引進了‘標記-清除’，‘分代回收’。
3，標記-清除
容器對象（list，set，dict，class，instance）都可以包含其他對象的引用，所以都可能產生循環引用。在了解‘標記-清除’之前，先得知道一個知識點：內存中有兩塊區域：堆區與棧區，在定義變量時，變量名放在棧區，變量值放在堆區，內存管理是對堆區的管理。
當有效內存空間被耗盡的時候，就會停止整個程序，然后進行兩項工作，第一是標記，第二是清除
標記：遍歷所有的GC Roots對象（棧區中的所有內容或者線程都可以作為GC Roots對象），然后將所有GC Roots對象可以直接訪問或間接訪問的對象標記為存活對象。
清除：遍歷堆區中所有的對象，將沒有標記的對象全部清除
4，分代回收
基於引用計數的回收機制，每次回收內存，需要把所有的對象的引用計數都遍歷一遍，這是非常耗費時間的，於是引入分代回收提高回收效率，采用‘空間換取時間的策略’。
分代：在多次掃描的情況下，都沒有被回收的變量值，GC機制會認為，該變量值的級別會增高，對其掃描的頻率會降低。
分代指的是根據存活時間來划分變量值的等級（也就是不同的代）
新定義的變量值，會放在新生代中，假設每隔1分鍾掃描一次，如果發現變量值依然存活，那該變量值的等級會提高，當權重大於3（假設為3），會放到青春代中，每隔5分鍾掃描一次，繼續存活下去，權重繼續增高，當權重大於10（假設為10），會被放到老年代中，次時每隔10分鍾掃描一次，以此類推。等級越高，被垃圾回收掃描的頻率越低。
回收：依然是引用計數作為回收依據