垃圾回收
目录：1.对象池
2.垃圾回收：计数机制
3.垃圾回收：标记-清楚
4.垃圾回收：分代收集
5.gc模块
小整数对象池：
1）整数在程序中的使用非常广泛，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。
2)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。在一个Python的程序中，所有位于这个范围内的整数使用的都是同一个对象。
大整数对象池：
1）每一个大整数，均创建一个新的对象。
itern机制
string interning(字符串驻留)：它通过维护一个字符串常量池（string intern pool），从而试图只保存为字符串对象，达到即高效又节省内存的处理字符串的目的。
在创建一个新的字符串对象后，Python先比较常量池中是否有相同的对象（interned），有的话则将指针已有对象，并减少新对象的指针，新对象由于没有引用计数，就会被垃圾回收机制收掉，释放出内存。
字符串（含有空格）不可修改，没开启inern机制，不共用对象，引用计数为0，销毁。
垃圾回收机制----内存溢出与内存泄漏
1.内存溢出 out of memory，是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用，出现out of memory；比方说，定义了20个字节大小的内存空间，却写入了21个字
节的数据。通俗的说，就是内存不够，没办法支持当前程序。当发生内存溢出时，程
序将无法进行，强制终止。
2.内存泄漏 memory leak，是指程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄漏危害可以忽略，但内存泄漏堆积后果很严重，无论多少内存，迟早会被占光。如果发生内存泄漏，那么可用内存会逐渐减少，从而降低性能。
memory.leak会最终会导致out of memory！
为什么需要Garbage collection？
为了防止内存泄漏，对编程语言来说，GC就是一个无名英雄，默默地做着贡献。打个比方，天鹅在水面优雅地游动时，实际上脚蹼却在水下拼命的划水。GC也是如此。在由编程语言的美丽的源代码这片水下，GC在拼命地将垃圾回收再利用。
Python采用的时引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略
引用计数：
GC原本是一种“释放怎么都无法被引用的对象的机制”。那么人们自然而然地就会想到，可以让所有对象事先记录下“有多少程序引用自己”。让各对象知道自己的“人气指数”，从而让没有人气的对象自己消失，这就是引用计数法
python里每一个东西都是对象，它们的核心就是结构体：PyObject
当引用计数为0时，该对象生命就该结束了
导致引用计数+1的情况
1)对象被创建，例如a=23
2)对象被引用，例如b=a
3)对象被作为参数，传入到一个函数中，例如func(a)
4)对象作为一个元素，存储在容器中，例如list1=[a,a]
导致引用计数-1的情况
1)对象的别名被显式销毁，例如def a
2)对象的别名被赋予新的对象，例如a=24
3)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）
4）对象所在的日哦能勾起被销毁，或从容器中删除对象。
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世纪。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 。
缺点：1）维护引用计数消耗资源 2）循环引用
循环引用：
list1与list2相互引用,如果不存在其他对象对它们的引用,list1与list2的引用
计数也仍然为1,所占用的内存永远无法被回收,这将是致命的。 对于如今
的强大硬件,缺点1尚可接受,但是循环引用导致内存泄露,注定python还将
引入新的回收机制。(标记清除和分代收集)
标记清除：如它的字面意思一样,GC 标记 - 清除算法由标记阶段和清除阶段构成。标记阶段是把所有活动对象都做上标记的阶段。清除阶段是把那些没有标记的对象,也就是非活动对象回收的阶段。通过这两个阶段,就可以令不能利用的内存空间重新得到利用。
如果说被标记的对象是存活的,剩下的未被标记的对象只能是垃圾,这意味着我们的代码不再会使用它了。
清除这些无用的垃圾对象，把它们送回到可用列表
分代收集：分代垃圾回收在对象中导入了“年龄”的概念，通过优先回收容易成为垃圾的对象，提高垃圾回收的效率。
什么是分代垃圾回收？
新生代对象和老年代对象：
1）分代垃圾回收中把对象分类成几代，针对不同的代使用不同的GC算法，我们把刚生成的对象称为新生代对象，到达一定年龄的对象称为老年代对象。
2）新生代GC将存活了一定次数的新生代对象当作老年代对象来处理。我们把类似于这样的新生代对象上升为老年代对象的情况称为晋升。
3）老年代对象很难成为垃圾，所以我们对老年代对象减少执行GC的频率，从而提高效率。