python垃圾回收的三种方法

①引用计数

当一个对象的引用被建立或复制时,对象引用计数加一,当对象的引用被销毁时 引用计       数减一
当对象的引用计数为0时 就意味着对象已经没有使用了,就能够将其内存释放掉

优势:
实时性，任何内存，一旦没有指向它的引用，就会被当即回收，而其余的垃圾收集技   术必须在某种特殊条件下才能进行无效内存的回收。

缺点:
对象之间相互引用，每一个对象的引用都不会为0，因此这些对象所占用的内存始终都不会被释放掉。
效率低

②标记-清除

一、标记－清除: 只关注那些可能会产生循环引用的对象
二、整型、字符串这些不可变对象是不可能产生循环引用的，由于它们内部不可能持有其它对象的引用。
三、Python中的循环引用老是发生在可变对象之间，也就是可以在内部持有其它对象的对象，好比list、dict、class等等。
四、因此该方法带来的开销只依赖于可变对象的的数量.
五、大白话:  把活跃对象作标记,把哪些没有标记的都清除回收

优势:
清除算法的优势，那固然要数算法简单，实现容易了。 
另外，若是算法实现简单，那么它与其余算法的组合也就相应地简单。

缺点:
标记和清除的过程效率不高
使用过程当中会逐渐产生被细化的分块，不久后就会致使无数的 小分块散布在堆的各处。咱们称这种情况为碎片化(fragmentation)。

原理:
把全部能够访问到的对象打上标记，而后清扫一遍内存空间，把全部没标记的对象释放

③分代回收

将系统中的全部内存块根据其存活时间划分为不一样的集合，每个集合就成为一个“代”，垃圾收集的频率随着“代”的存活时间的增大而减少。
也就是说，活得越长的对象，就越不多是垃圾，就应该减小对它的垃圾收集频率。
那么如何来衡量这个存活时间：一般是利用几回垃圾收集动做来衡量，若是一个对象通过的垃圾收集次数越多，能够得出：该对象存活时间就越长。

优势:
吞吐量获得改善
经过使用分代垃圾回收，能够改善 GC 所花费的时间(吞吐量)。正如 Ungar 所说的那	样:“据实验代表，分代垃圾回收花费的时间是 GC 复制算法的 1/4。”可见分代垃圾 回收	的导入很是明显地改善了吞吐量。
另外一方面，由于老年代 GC 很费时间，因此咱们无法缩短 mutator 的最大暂停时间。关 于使用分代垃圾回收来缩减 mutator 最大暂停时间的方法

缺点:
在部分程序中会起到副作用
对对象会活得好久的程序执行分代垃圾回收，就会产生如下两个问题。
新生代GC所花费的时间增多
老年代GC频繁运行
考虑到这两点，恐怕咱们无法利用到分代垃圾回收的优势，或者就算利用到了，效果	也 甚微。