一.GC垃圾回收
1.小整数对象池：Python为了优化速度，使用了小整数对象池， 避免为整数频繁申请和销毁内存空间。Python 对小整数的定义是[-5, 257) 这些整数对象是提前建立好的，不会被垃圾回收
2.大整数对象池：每一个大整数，均创建一个新的对象
3.intern机制：假如要创建n个对象的是一样的字符串，那么python只会创建一个内存空间来存储，其他对象都是引用，但如果字符串中出现空格或其他符号就表示为不同的对象
二.GC(Garbage collection)垃圾回收
Python里也同Java一样采用了垃圾收集机制，不过不一样的是: Python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略
三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
四. 引用计数机制的缺点
1.维护引用计数消耗资源
2.循环引用
五.GC系统所承担的工作远比"垃圾回收"多得多。实际上，它们负责三个重要任务
1.为新生成的对象分配内存
2.从垃圾对象那回收内存
六.垃圾回收机制
Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅
1.导致引用计数+1的情况：
- 对象被创建，例如a=23
- 对象被引用，例如b=a
- 对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
- 对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
2.导致引用计数-1的情况：
- 对象的别名被显式销毁，例如del a
- 对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
- 一个对象离开它的作用域，例如f函数执行完毕时，func函数中的局部变量（全局变量不会）
- 对象所在的容器被销毁，或从容器中删除对象
七.查看一个对象的引用计数
import sys
a = "hello world"
sys.getrefcount(a)
1.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
2.有三种情况会触发垃圾回收
- 调用gc.collect()
- 当gc模块的计数器达到阀值的时候
- 程序退出的时候
八.gc模块的自动垃圾回收机制
1.必须要import gc模块，并且is_enable()=True才会启动自动垃圾回收。
2.这个机制的主要作用就是发现并处理不可达的垃圾对象。
3.垃圾回收 = 垃圾检查 + 垃圾回收
4.在Python中，采用分代收集的方法。把对象分为三代，一开始，对象在创建的时候，放在一代中，如果在一次一代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到二代中，同理在一次二代的垃圾检查中，该对象存活下来，就会被放到三代中
5.gc模块里面会有一个长度为3的列表计数器，可以通过gc.get_count()获取，gc.set_threshold(threshold0[, threshold1[, threshold2]) 设置自动执行垃圾回收的频率，例如(700,10,10)每一次计数器的增加，gc模块就会检查增加后的计数是否达到阀值的数目，700表示阈值，10表示没清理10次零代就清理一次二代，第二个10表示每清理10次一代链表就清理二代一次
注意点：
gc模块唯一处理不了的是循环引用的类都有__del__方法，所以项目中要避免定义__del__方法