1 循环引用
通过上篇，我们知道在Python中，每个对象都保存了一个称为引用计数的整数值，来追踪到底有多少引用指向了这个对象。无论何时，如果我们程序中的一个变量或其他对象引用了目标对象，Python将会增加这个计数值，而当程序停止使用这个对象，则Python会减少这个计数值。一旦计数值被减到零，Python将会释放这个对象以及回收相关内存空间。
从六十年代开始，计算机科学界就面临了一个严重的理论问题，那就是针对引用计数这种算法来说，如果一个数据结构引用了它自身，即如果这个数据结构是一个循环数据结构，那么某些引用计数值是肯定无法变成零的。为了更好地理解这个问题，让我们举个例子。下面的代码展示了一些上周我们所用到的节点类：
我们有一个"构造器"(在Python中叫做 init )，在一个实例变量中存储一个单独的属性。在类定义之后我们创建两个节点，ABC以及DEF，在图中为左边的矩形框。两个节点的引用计数都被初始化为1，因为各有两个引用指向各个节点(n1和n2)。
现在，让我们在节点中定义两个附加的属性，next以及prev：
跟Ruby不同的是，Python中你可以在代码运行的时候动态定义实例变量或对象属性。这看起来似乎有点像Ruby缺失了某些有趣的魔法。(声明下我不是一个Python程序员，所以可能会存在一些命名方面的错误)。我们设置 n1.next 指向 n2，同时设置 n2.prev 指回 n1。现在，我们的两个节点使用循环引用的方式构成了一个双向链表。同时请注意到 ABC 以及 DEF 的引用计数值已经增加到了2。这里有两个指针指向了每个节点：首先是 n1 以及 n2，其次就是 next 以及 prev。
现在，假定我们的程序不再使用这两个节点了，我们将 n1 和 n2 都设置为null(Python中是None)。
2 在Python中的零代(Generation Zero)
请注意在以上刚刚说到的例子中，我们以一个不是很常见的情况结尾：我们有一个“孤岛”或是一组未使用的、互相指向的对象，但是谁都没有外部引用。换句话说，我们的程序不再使用这些节点对象了，所以我们希望Python的垃圾回收机制能够足够智能去释放这些对象并回收它们占用的内存空间。但是这不可能，因为所有的引用计数都是1而不是0。Python的引用计数算法不能够处理互相指向自己的对象。
这就是为什么Python要引入Generational GC算法的原因！正如Ruby使用一个链表(free list)来持续追踪未使用的、自由的对象一样，Python使用一种不同的链表来持续追踪活跃的对象。而不将其称之为“活跃列表”，Python的内部C代码将其称为零代(Generation Zero)。每次当你创建一个对象或其他什么值的时候，Python会将其加入零代链表：
从上边可以看到当我们创建ABC节点的时候，Python将其加入零代链表。请注意到这并不是一个真正的列表，并不能直接在你的代码中访问，事实上这个链表是一个完全内部的Python运行时。 相似的，当我们创建DEF节点的时候，Python将其加入同样的链表：
现在零代包含了两个节点对象。(他还将包含Python创建的每个其他值，与一些Python自己使用的内部值。)
3 检测循环引用
随后，Python会循环遍历零代列表上的每个对象，检查列表中每个互相引用的对象，根据规则减掉其引用计数。在这个过程中，Python会一个接一个的统计内部引用的数量以防过早地释放对象。
为了便于理解，来看一个例子：
从上面可以看到 ABC 和 DEF 节点包含的引用数为1.有三个其他的对象同时存在于零代链表中，蓝色的箭头指示了有一些对象正在被零代链表之外的其他对象所引用。(接下来我们会看到，Python中同时存在另外两个分别被称为一代和二代的链表)。这些对象有着更高的引用计数因为它们正在被其他指针所指向着。
接下来你会看到Python的GC是如何处理零代链表的。
通过识别内部引用，Python能够减少许多零代链表对象的引用计数。在上图的第一行中你能够看见ABC和DEF的引用计数已经变为零了，这意味着收集器可以释放它们并回收内存空间了。剩下的活跃的对象则被移动到一个新的链表：一代链表。
从某种意义上说，Python的GC算法类似于Ruby所用的标记回收算法。周期性地从一个对象到另一个对象追踪引用以确定对象是否还是活跃的，正在被程序所使用的，这正类似于Ruby的标记过程。
