Python通过引用计数、标记-清除和分代回收协同管理内存。引用计数实时回收无引用对象，但无法处理循环引用；标记-清除从根对象出发标记可达对象，清除未标记的循环引用垃圾；分代回收将对象按存活时间分为三代，优先回收短命的第0代，提升效率。开发者可借助weakref避免循环引用导致的内存泄漏。
Python的垃圾回收机制主要通过引用计数、标记-清除和分代回收三种方式协同工作，来自动管理内存，释放不再使用的对象。
引用计数（Reference Counting）
这是Python最主要的垃圾回收机制。每个对象都维护一个引用计数器，记录有多少变量或容器在引用它。
当对象被创建或被引用时，计数加1；当引用被删除、重新赋值或超出作用域时，计数减1。一旦引用计数变为0，对象立即被销毁，内存被释放。
优点：实时性高，对象一旦无引用就立刻回收。
缺点：无法处理循环引用问题。例如两个对象相互引用，即使外部不再使用它们，引用计数也不为0，导致内存泄漏。
标记-清除（Mark and Sweep）
为了解决引用计数无法回收循环引用的问题，Python引入了标记-清除机制，主要用于处理容器对象（如列表、字典、类实例等）。
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该机制会在特定时机触发，过程分为两个阶段：
标记阶段：从根对象（如全局命名空间、栈中的变量等）出发，遍历所有可达对象并做“标记”。 清除阶段：遍历垃圾回收关注的对象集合，未被标记的对象即为不可达对象，直接回收其内存。
这样就能有效识别并清理循环引用造成的垃圾对象。
分代回收（Generational Collection）
基于一个统计观察：大多数对象生命周期很短，而长期存活的对象更可能一直存活。因此Python将对象按存活时间分为三代（0, 1, 2），新生代为第0代。
新创建的对象放在第0代。每次对某一代进行垃圾回收后仍存活的对象，会被升级到更高的一代。
垃圾回收频率：第0代最频繁，第1代次之，第2代最少。这样可以减少扫描大量长寿命对象的开销，提高效率。
触发条件由系统预设的阈值控制，例如当第0代对象数量超过700次分配减去释放的差值时，就会触发第0代回收。
基本上就这些。Python的垃圾回收是自动的，开发者一般无需干预，但理解机制有助于避免内存泄漏，比如手动打破循环引用，或使用weakref弱引用。
以上就是python垃圾回收的机制过程的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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