垃圾回收 gc

python采用的是引用计数机制为主，隔代回收机制为辅的策略。

引用计数

• 引用计数机制的优点：

1. 简单
2. 实时性：一旦没有引用，内存就直接释放了。不用像其他机制等到特定时机。实时性还带来一个好处：处理回收内存的时间分摊到了平时。

• 引用计数机制的缺点：

1. 维护引用计数消耗资源
2. 无法解决循环引用的问题(致命)

隔代回收

python 利用隔代回收机制，解决了循环引用问题。

他山之石：ruby 标记-清除

ruby中采用的是标记清除机制。
ruby使用链表来预分配对象，早在代码开始执行前，Ruby就提前创建了成百上千个对象，并把它们串在链表上，名曰：可用列表。每当我们创建一个对象，就从可用列表里分配一个位置。
随着我们创建越来越多的对象，Ruby会持续寻可用列表里取预创建对象给我们。因此，可用列表会逐渐变短，当可用列表最终被用光光时，Ruby便祭出"地球停转垃圾回收大法"。首先Ruby把程序停下来，之后Ruby轮询所有指针，标记存活的对象，剩下的未被标记的对象只能是垃圾，清理垃圾并将它们归位到可用列表中。

标记-删除 vs. 引用计数

乍一看，Python的GC算法貌似远胜于Ruby的：宁舍洁宇而居秽室乎？为什么Ruby宁愿定期强制程序停止运行，也不使用Python的算法呢？

然而，引用计数并不像第一眼看上去那样简单。有许多原因使得不许多语言不像Python这样使用引用计数GC算法：

首先，它不好实现。Python不得不在每个对象内部留一些空间来处理引用数。这样付出了一小点儿空间上的代价。但更糟糕的是，每个简单的操作（像修改变量或引用）都会变成一个更复杂的操作，因为Python需要增加一个计数，减少另一个，还可能释放对象。

第二点，它相对较慢。虽然Python随着程序执行GC很稳健（一把脏碟子放在洗碗盆里就开始洗啦），但这并不一定更快。Python不停地更新着众多引用数值。特别是当你不再使用一个大数据结构的时候，比如一个包含很多元素的列表，Python可能必须一次性释放大量对象。减少引用数就成了一项复杂的递归过程了。

最后，它不是总奏效的。引用计数不能处理环形数据结构--也就是含有循环引用的数据结构。

查看一个对象的引用计数

import sys
a = "hello world"
sys.getrefcount(a)

可以查看a对象的引用计数，但是比正常计数大1，因为调用函数的时候传入a，这会让a的引用计数+1