知識點的鋪墊
對象和引用
python作為一門動态語言，一個簡單的指派語句也是很值得研究的，重要特點就是引用對象分離。
a = 1
其中整數1是一個對象，而a是一個引用。利用指派語句，引用a指向對象1。
為了探索對象在記憶體的存儲，我們可以利用Python内置函數id()，來檢視對象的記憶體位址。
a = 1
b = 1
print(id(a))
print(id(b))
# 4305308800
# 4305308800
可以看出 a 和 b 實際上是指向同一個對象的兩個引用。
為了檢驗兩個引用指向同一個對象，我們可以用is關鍵字來判斷引用所指的對象是否相同
# True
a = 1
b = 1
print(a is b)
# False
a = "good"
b = "good"
print(a is b)
# False
a = []
b = []
print(a is b)
從上面代碼可以看到，由于Python緩存了整數和短字元串，是以每個對象隻有一份，增加的不過是引用，而不是對象。但是，list,dict對象可以有多個相同的對象，每次指派都是建立新的對象。
我們每次建立對象都會配置設定記憶體，容器對象跟數字不一樣呢？這是因為Python的記憶體池機制。
Python記憶體池
如果頻繁的調用 malloc 與 free 時,是會産生性能問題的.再加上頻繁的配置設定與釋放小塊的記憶體會産生記憶體碎片.
Python 在這裡主要幹的工作有:
如果請求配置設定的記憶體在1~256位元組之間就使用自己的記憶體管理系統,否則直接使用 malloc.
這裡還是會調用 malloc 配置設定記憶體,但每次會配置設定一塊大小為256k的大塊記憶體.
引用計數
在Python中，每個對象都存有指向該對象的引用總數，即引用計數(reference count)。
Python的垃圾回收機制就是以引用計數為主，當一個對象的引用計數為0時，代表它是垃圾将要被回收。
這是引用計數增加的情況，
from sys import getrefcount a = [1, 2, 3]
# 對象被建立
# 對象被當成參數傳給函數
print(getrefcount(a))
b = a
# 另外的引用被建立
print(getrefcount(a))
c = [a, a]
# 作為容器對象的一個元素
print(getrefcount(a)) 由于a和b當成了參數傳給getrefcount()，是以結果傳回2，3，5。
這是引用計數減少的情況，
from sys import getrefcount a = [1, 2, 3]
b = a
c = [1, a]
print(getrefcount(a))
# 一個本地引用離開它作用域 eg：getrefcount()結束時
# del b
# 對象的别名被顯示銷毀
# print(getrefcount(a))
# b = 1
# 對象的别名被重新指派其他對象
# print(getrefcount(a))
# b.remove(a)
# 對象從容器中删除
# print(getrefcount(a))
# del c
# 對象所在容器被删除
# print(getrefcount(a)) 現在我們知道了對象引用計數的情況，那麼我們再來看一個情況。
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
a.append(b)
b.append(a)
a和b互相引用，導緻a和b的引用計數不可能為0，導緻記憶體暴露，是以python注定會再引入新的垃圾回收機制。
為了解決這種孤立的引用環，Python引入了一個有效引用計數的概念，引入了标記清除法。
标記清除
『标記清除（Mark—Sweep）』算法是一種基于追蹤回收（tracing GC）技術實作的垃圾回收算法。它分為兩個階段：第一階段是标記階段，GC會把所有的『活動對象』打上标記，第二階段是把那些沒有标記的對象『非活動對象』進行回收。那麼GC又是如何判斷哪些是活動對象哪些是非活動對象的呢？
對象之間通過引用（指針）連在一起，構成一個有向圖，對象構成這個有向圖的節點，而引用關系構成這個有向圖的邊。從根對象（root object）出發，沿着有向邊周遊對象，可達的（reachable）對象标記為活動對象，不可達的對象就是要被清除的非活動對象。根對象就是全局變量、調用棧、寄存器。
在上圖中，我們把小黑圈視為全局變量，也就是把它作為root object，從小黑圈出發，對象1可直達，那麼它将被标記，對象2、3可間接到達也會被标記，而4和5不可達，那麼1、2、3就是活動對象，4和5是非活動對象會被GC回收。
标記清除算法作為Python的輔助垃圾收集技術主要處理的是一些容器對象，比如list、dict、tuple，instance等，因為對于字元串、數值對象是不可能造成循環引用問題。Python使用一個雙向連結清單将這些容器對象組織起來。不過，這種簡單粗暴的标記清除算法也有明顯的缺點：清除非活動的對象前它必須順序掃描整個堆記憶體，哪怕隻剩下小部分活動對象也要掃描所有對象。
分代回收
分代回收是一種以空間換時間的操作方式，Python将記憶體根據對象的存活時間劃分為不同的集合，每個集合稱為一個代，Python将記憶體分為了3“代”，分别為年輕代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），他們對應的是3個連結清單，它們的垃圾收集頻率與對象的存活時間的增大而減小。新建立的對象都會配置設定在年輕代，年輕代連結清單的總數達到上限時，Python垃圾收集機制就會被觸發，把那些可以被回收的對象回收掉，而那些不會回收的對象就會被移到中年代去，依此類推，老年代中的對象是存活時間最久的對象，甚至是存活于整個系統的生命周期内。同時，分代回收是建立在标記清除技術基礎之上。分代回收同樣作為Python的輔助垃圾收集技術處理那些容器對象
a = 1
a = 1
b = 1
print(id(a))
print(id(b))
# 4305308800
# 4305308800
# True
a = 1
b = 1
print(a is b)
# False
a = "good"
b = "good"
print(a is b)
# False
a = []
b = []
print(a is b)
from sys import getrefcount a = [1, 2, 3]
# 對象被建立
# 對象被當成參數傳給函數
print(getrefcount(a))
b = a
# 另外的引用被建立
print(getrefcount(a))
c = [a, a]
# 作為容器對象的一個元素
print(getrefcount(a)) from sys import getrefcount a = [1, 2, 3]
b = a
c = [1, a]
print(getrefcount(a))
# 一個本地引用離開它作用域 eg：getrefcount()結束時
# del b
# 對象的别名被顯示銷毀
# print(getrefcount(a))
# b = 1
# 對象的别名被重新指派其他對象
# print(getrefcount(a))
# b.remove(a)
# 對象從容器中删除
# print(getrefcount(a))
# del c
# 對象所在容器被删除
# print(getrefcount(a)) a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
a.append(b)
b.append(a)