概览:
主要通过 引用计数来进行垃圾收集， 就是说，当一个对象没有被其他对象引用的时候，会释放掉内存。 但是会有一些循环引用的对象，通过上面的方法，是没有办法清除掉的。所以，python还有另外的一个机制来解决这个问题，那就是标记-清除。
标记-清除：
主要过程为， 扫描所有容器对象（不会扫描int, string，这些简单对象，因为他们不能包含其他对象的引用，不会造成循环引用），通过一种方法将这些对象分为两部分，一部分表示可以被删除，一部分表示不可被删除，然后将可以被删除的对象回收掉。 那么首先一个问题，如何组织这些container对象呢？python采用了双向链表来跟踪这些对象，所有的container对象在创建之后，都会被插入到链表里。每个container对象里面都会有一个 PyGC_HEAD结构。
typedef union _gc_head {struct {union _gc_head *gc_next;union _gc_head *gc_prev;Py_ssize_t gc_refs;} gc;double dummy; /* force worst-case alignment */} PyGC_Head;
这个结构中，很明显，gc_next 和 gc_prev 是实现双向链表的两个指针， gc_refs在后面解决双向引用的时候会用到。 通过上面的方法，每当有container对象被创建，就会将他加入到内部维护的可收集对象链表里。这样每次执行垃圾收集的时候，就可以遍历这些链表，进行标记清除啦。但是这样又存在一个问题，在执行垃圾收集的时候，程序是被暂停执行的，垃圾收集结束之后才会继续执行。 每次执行垃圾收集，都需要遍历所有的container对象，如果当前进程中对象比较多的话，会影响程序的执行效率。 一个优化的方法就是：分代收集
分代收集
分代收集基于这样一个统计事实： 程序执行期间，有一部分内存块会在很短的时间分配，然后又被释放。而那些存活时间越久的内存块就越不容易被释放，甚至可能在程序执行期间一直存活，事实上这部分所占的比例还不小。所以，python将系统中存活的内存块根据其存活时间将其分为三个不同的代（年轻代， 青年代， 老年代）。每一个代对应上面描述的一个双向链表。新创建的container对象会被加入到年轻代中，如果他经历了几次回收之后依然存活，那么就把他放入青年代。依次类推。这样可以降低老年代和青年代的扫描频率。因为越老的内存块，扫描之后可以被释放的几率越小， 所以优先扫描年轻的代。 每一个代（双向链表）所容纳的对象个数是有限的，当超过了这个限制，就会触发一次 标记-清除 的过程。目前的版本（python3.5.2， 年轻代是700， 青年代和老年代是10） 那么，如何进行标记-清除的过程呢。比如我们要对青年代进行一次垃圾收集。我们需要从这个链表中的对象中 找到那些被可收集链表以外的对象引用的对象放入 root object集合。然后从这些root object开始遍历可收集链表，从中找出需要删除的对象（也就是存在循环引用的对象）放入unreachable集合里面。然后对unreachable集合中的对象执行回收。 如何找到哪些对象是循环引用的呢？假设对象A，和 B 的引用计数都为1，但是A引用了B，B同时引用了A，所以A和B是可以被回收的。我们需要识别出这种对象，把他放入unreachable集合里。所以我们首先需要解除摘除循环引用，我们首先遍历可收集链表，将其中每个对象的引用计数都减1，这样A和B的引用计数都变为了0。这样，剩下的对象中，如果他的引用计数仍然大于0，说明这个对象不可被删除（因为不止有一个对象在引用他），我们把它放入root object集合里。（ps:这里有个问题，假入对对象C的引用计数减1，这时候对象C的引用计数为0，但是其实C是有其他对象在引用的，那岂不是出问题了，这里就用到了上面PyGC_Head 里面的gc_refs， 也就是并不是直接操作对象C的引用计数，而是拷贝了一个副本，这个变量就是用来干这个的）。 现在我们有了一个root object集合，这个集合里的对象是不能被删除的。所以，这些对象引用的对象也是不可被删除的。现在只需要遍历可收集链表，就可以找到unreacheble对象。完成标记之后，执行回收。
注意：
当python中自己实现了 __del__() 方法时，对于这样的对象，跟据 Python 的定义，在释放该对象占用的资源前需要调用该函数。由于 Python 的垃圾回收机制不能保证垃圾回收的顺序，可能在删除 b 之后，在 a.__del__() 中仍然会调用 b 对象，这样将会造成异常。
为此，Python 采取了比较保守的策略，也就是说对于当自定的类，如果存在 __del__() 时，不会对该对象进行垃圾回收。这样的对象，Python 会直接放到一个 garbage 列表中，这个列表在运行期间不会释放，对于 Python 来说不会有内存泄露，但是对于该程序来说，实际上已经发生了内存泄露
