Python 垃圾回收？
总体来说：引用计数为主，分代回收和标记-清除为辅。
在 Python 里万物皆对象。即 PyObject；每个对象都有一个 int ob_refcnt属性, 作用就是引用计数。
引用计数
引用计数的优点
- 简单。只要对象的计数为 0 ， 内存就释放掉了。
- 实时性。垃圾回收 分摊到了平时，不用等一段时间 GC 一起回收
引用计数的缺点
- 占资源。必须给对象一个内存储存计数，且引用增加时调用 计数+1，维护引用计数消耗资源。
- 循环引用。循环引用会造成内存泄漏，假如 A 引用 B， B 引用 A， A 和 B 同时都没有被其他对象使用，此时 A 和 B 计数为1，永远不会被回收，就会造成内存泄漏。
标记-清除 和 分代收集
标记-清除：Ruby 就是使用的这个 GC 算法，就是在所有创建的对象放在一个链表（free list）上，等这个链表用光了，就暂停程序，轮询所有指针，这些指针所引用的每个对象，标记还在使用的，没有使用的释放。Python 也使用了标记-清除，但是Python使用了一个不同的链表来持续追踪活跃对象，称为活跃列表，Python 内部 C 代码称之为 零代(Generation Zero)，每当你创建对象或者值的时候，Python 将其加入零代链表（不是一个真正的链表，不可以在代码中直接访问）。Python 通过识别内部引用，Python能够减少许多零代链表对象的引用计数。计数为0 的释放，剩下的活跃的对象则被移动到一个新的链表：一代链表。随着时间的推移，程序所使用的对象逐渐从零代列表移动到一代列表。而Python对于一代列表中对象的处理遵循同样的方法，一旦被分配计数值与被释放计数值累计到达一定阈值，Python会将剩下的活跃对象移动到二代列表。通过这种方法，你的代码所长期使用的对象，那些你的代码持续访问的活跃对象，会从零代链表转移到一代再转移到二代。通过不同的阈值设置，Python可以在不同的时间间隔处理这些对象。Python 处理零代最为频繁，其次是一代然后才是二代。