一、引入
解释器在执行到定义变量的语法时，会申请内存空间来存放变量的值，而内存的容量是有限的，这就涉及到变量值所占用内存空间的回收问题，当一个变量值没有用了（简称垃圾）就应该将其占用的内存给回收掉，那什么样的变量值是没有用的呢？
单从逻辑层面分析，我们定义变量将变量值存起来的目的是为了以后取出来使用，而取得变量值需要通过其绑定的直接引用（如x=10，10被x直接引用）或间接引用（如l=[x,]，x=10，10被x直接引用，而被容器类型l间接引用），所以当一个变量值不再绑定任何引用时，我们就无法再访问到该变量值了，该变量值自然就是没有用的，就应该被当成一个垃圾回收。
毫无疑问，内存空间的申请与回收都是非常耗费精力的事情，而且存在很大的危险性，稍有不慎就有可能引发内存溢出问题，好在Cpython解释器提供了自动的垃圾回收机制来帮我们解决了这件事。
二、堆区和栈区
我们在定义变量时，变量名和变量值都是需要存储的，分别对应内存中的两块区域：栈区和堆区
# 1、变量名与值内存地址的关联关系存放于栈区
# 2、变量值存放于堆区，内存管理回收的则是堆区的内容，
定义了两个变量x = 10、y = 20，详解如下图：
当我们执行x=y时，内存中的栈区与堆区变化如下
三、直接引用和循环引用
直接引用指的是从栈区出发直接引用到的内存地址
间接引用指的是从栈区出发引用到堆区后，再通过进一步引用才能到达的内存地址。
直接引用，例如：
x = 10
y = '吴晋丞'
z = [1,'haha']
上述都是直接引用的实例。
间接引用，例如：
python l2 = [20, 30] # 列表本身被变量名l2直接引用，包含的元素被列表间接引用 x = 10 # 值10被变量名x直接引用 l1 = [x, l2] # 列表本身被变量名l1直接引用，包含的元素被列表间接引用
间接引用只存在于容器中。容器的变量名存储着整个容器的内存地址，容器中又存储的是每个元素的内存地址。
x = 10
y = ['a',x]
x = 230
print(y)
print(x)
会y中的x会变成230，我当时认为y中存储的是x的地址，其实y中存储的地址追根溯源是10的内存地址，所以它不变。想下内存图解，10其实有两个引用，x重新赋值了，只是少一个引用罢了，对y没有影响。
四、垃圾回收机制原理分析
Python的GC模块主要运用了“引用计数”（reference counting）来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记-清除”（mark and sweep）解决容器对象可能产生的循环引用的问题，并且通过“分代回收”（generation collection）以空间换取时间的方式来进一步提高垃圾回收的效率。
五、引用计数
引用计数：内存中的值被引用的次数，当计数为0时，该变量值就成为了垃圾，就会被回收。
下述情况计数会加1:
对象被创建 a=14
对象被引用 b=a
对象被作为参数,传到函数中 func(a)
对象作为一个元素，存储在容器（比如数组、列表、元组）中 List={a,“a”,“b”,2}
与上述情况相对应，当发生以下四种情况时，计数器-1
当该对象的别名被显式销毁时 del a
当该对象的引别名被赋予新的对象 a=26
一个对象离开它的作用域，例如 func函数执行完毕时，函数里面的局部变量的引用计数器就会减一（但是全局变量不会）
将该元素从容器中删除时，或者容器被销毁时。
六、标记清除
1、循环引用问题
引用计数机制存在着一个致命的弱点，即循环引用（也称交叉引用）
# 如下我们定义了两个列表，简称列表1与列表2，变量名l1指向列表1，变量名l2指向列表2
>>> l1=['xxx'] # 列表1被引用一次，列表1的引用计数变为1
>>> l2=['yyy'] # 列表2被引用一次，列表2的引用计数变为1
>>> l1.append(l2) # 把列表2追加到l1中作为第二个元素，列表2的引用计数变为2
>>> l2.append(l1) # 把列表1追加到l2中作为第二个元素，列表1的引用计数变为2
# l1与l2之间有相互引用
# l1 = ['xxx'的内存地址,列表2的内存地址]
# l2 = ['yyy'的内存地址,列表1的内存地址]
>>> l1
['xxx', ['yyy', [...]]]
>>> l2
['yyy', ['xxx', [...]]]
>>> l1[1][1][0]
'xxx'
循环引用会导致：值不再被任何名字关联，但是值的引用计数并不会为0，应该被回收但不能被回收，什么意思呢？试想一下，请看如下操作
del l1 # 列表1的引用计数减1，列表1的引用计数变为1
del l2 # 列表2的引用计数减1，列表2的引用计数变为1
此时，只剩下列表1与列表2之间的相互引用
但此时两个列表的引用计数均不为0，但两个列表不再被任何其他对象关联，没有任何人可以再引用到它们，所以它俩占用内存空间应该被回收，但由于相互引用的存在，每一个对象的引用计数都不为0，因此这些对象所占用的内存永远不会被释放，所以循环引用是致命的，这与手动进行内存管理所产生的内存泄露毫无区别。 所以Python引入了“标记-清除” 与“分代回收”来分别解决引用计数的循环引用与效率低的问题
2、解决方案（标记清除）
容器对象（比如：list，set，dict，class，instance）都可以包含对其他对象的引用，所以都可能产生循环引用。而“标记-清除”计数就是为了解决循环引用的问题。
标记/清除算法的做法是当应用程序可用的内存空间被耗尽的时，就会停止整个程序，然后进行两项工作，第一项则是标记，第二项则是清除
1、标记
通俗地讲就是：
栈区相当于“根”，凡是从根出发可以访达（直接或间接引用）的，都称之为“有根之人”，有根之人当活，无根之人当死。
具体地：标记的过程其实就是，遍历所有的GC Roots对象(栈区中的所有内容或者线程都可以作为GC Roots对象），然后将所有GC Roots的对象可以直接或间接访问到的对象标记为存活的对象，其余的均为非存活对象，应该被清除。
2、清除
清除的过程将遍历堆中所有的对象，将没有标记的对象全部清除掉。
基于上例的循环引用，当我们同时删除l1与l2时，会清理到栈区中l1与l2的内容以及直接引用关系
这样在启用标记清除算法时，从栈区出发，没有任何一条直接或间接引用可以访达l1与l2，即l1与l2成了“无根之人”，于是l1与l2都没有被标记为存活，二者会被清理掉，这样就解决了循环引用带来的内存泄漏问题。
七、分代回收
1、效率问题
基于引用计数的回收机制，每次回收内存，都需要把所有对象的引用计数都遍历一遍，这是非常消耗时间的，于是引入了分代回收来提高回收效率，分代回收采用的是用“空间换时间”的策略。
2、解决方案（分代回收）
分代：
分代回收的核心思想是：在历经多次扫描的情况下，都没有被回收的变量，gc机制就会认为，该变量是常用变量，gc对其扫描的频率会降低，具体实现原理如下：
分代指的是根据存活时间来为变量划分不同等级（也就是不同的代）
回收：
回收依然是使用引用计数作为回收的依据
的效果，但也存在一定的缺点：
#例如一个变量刚刚从新生代移入青春代，该变量的绑定关系就解除了，该变量应该被回收，但青春代的扫描频率低于新生代，这就到导致了应该被回收的垃圾没有得到及时地清理。
没有十全十美的方案：
毫无疑问，如果没有分代回收，即引用计数机制一直不停地对所有变量进行全体扫描，可以更及时地清理掉垃圾占用的内存，但这种一直不停地对所有变量进行全体扫描的方式效率极低，所以我们只能将二者中和。
综上
垃圾回收机制是在清理垃圾&释放内存的大背景下，允许分代回收以极小部分垃圾不会被及时释放为代价，以此换取引用计数整体扫描频率的降低，从而提升其性能，这是一种以空间换时间的解决方案目录