引用计数与垃圾回收

所有对象都有引用计数。给一个对象分配一个新名称，或是将其放入一个容器（如列表、元组或字典），都会增加该对象的引用计数，例如：

a = 37　　　　# 创建一个值为 37 的对象
b = a　　　　 # 增加 37 的引用计数
c = []
c.append(b)　 # 增加 37 的引用计数

这个例子创建了一个包含值 37 的对象，a 只是引用这个新创建的对象的一个名称。将 a 赋值给 b 时，b 就成了同一对象的新名称，该对象的引用计数因此增加。类似地，将 b 放到一个列表中时，该对象的引用计数将再次增加。在这个例子中，至始至终只有一个包含 37 的对象，所有其他操作都只是创建了对该对象的新引用。

使用 del 语句或者引用超出作用域（或者被重新赋值）时，对象的引用计数就会减少，例如：

del a　　　 # 减少 37 的引用计数
b = 42　　　# 减少 37 的引用计数
c[0] = 2.0　# 减少 37 的引用计数

使用 sys.getrefcount() 函数可以获得对象的当前引用计数，例如：

>>> import sys
>>> a = 37
>>> sys.getrefcount(a)
7
>>>

多数情况下，引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据（如数字和字符串），解释器会主动在程序的不同部分共享对象，以便节约内存。

当一个对象的引用计数归零时，它将被垃圾回收机制处理掉。但在某些情况下，在很多已不再使用的对象间可能存在循环依赖关系，例如：

a = { }
b = { }
a['b'] = b　 # a 包含对 b 的引用
b['a'] = a　 # b 包含对 a 的引用
del a
del b

在这个例子中，del 语句将会减少a 和 b 的引用计数，并销毁用于引用底层对象的名称。然而，因为每个对象都包含一个对其他对象的引用，所以引用计数不会归零，对象也不会被销毁（从而导致内存泄漏）。为了解决这个问题，解释器会定期执行一个周期检测器，搜索不可访问的对象周期并删除它们。解释器在执行过程中会被分配越来越多的内存，在此过程中，会定期运行周期检测算法。使用 gc 模块中的函数可以准确调整和控制该算法的行为。