Python垃圾回收是怎么实现的

Python使用垃圾回收器来自动处理不再使用的内存，避免了手动管理内存的工作和内存泄漏的风险。Python执行垃圾回收的方式取决于Python解释器的版本和实现。

Python 2.x的垃圾回收器是基于引用计数实现的。当一个对象被创建时，它会被分配内存并分配一个唯一的引用计数，每当有一个新的指针指向该对象时，它的引用计数就会加1，而当指针离开作用域或者不再引用该对象时，其引用计数就会减1。当对象的引用计数为0时，Python解释器就会立即将其从内存中删除。

但是引用计数存在循环引用的问题，即两个或多个对象之间相互引用，导致它们的引用计数都不为0，因此无法被正确地垃圾回收。Python 2.x的垃圾回收器使用了一种额外的机制来解决这个问题，即周期性地扫描堆内存中的所有对象，找到不可达对象并将其删除，这个过程被称为“标记-清除”算法。

相比之下，Python 3.x的垃圾回收机制则改用了分代回收算法。该算法将所有对象分为不同的年龄代，Python解释器在接受此类对象后会将最年轻（即最新创建）的对象置于第0代，而内存中较早被创建的对象则分别置于第1代、第2代，以此类推。因为大多数对象的生命时间比较短暂，所以这个算法认为每次垃圾回收都主要处理年轻代对象，从而提高回收速度和效率。

下面是两个示例：

1. 引用计数回收机制：

# 引用计数减为0时，对象就被Python解释器回收了
x = 'hello'
y = x
z = x
del x    # 减少一次引用计数
y = 'world'    # 减少一次引用计数
del z    # 减少一次引用计数，此时引用计数为0，对象被回收

1. 分代回收机制：

import gc

# 创建10000个对象，存储在列表中
l = [str(i) for i in range(10000)]

# 尝试强制回收内存，仅针对年轻代
gc.collect(0)

# 将列表中5000-9999的对象存储为另一个列表
# 这些对象属于第一代，接下来将不再是年轻代
l1 = l[:5000]
l2 = l[5000:]

# 强制回收内存，已有年龄的对象
gc.collect(1)

# l1是第一代，l2是第二代，此处回收第二代的对象
del l2
gc.collect(2)