现在的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。
对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的语言，自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题。
python里也同java一样采用了垃圾收集机制，不过不一样的是:
python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集两种机制为辅的策略
引用计数机制：
python里每一个东西都是对象，它们的核心就是一个结构体：PyObject
typedef struct_object {
int ob_refcnt;
struct_typeobject *ob_type;
} PyObject;PyObject是每个对象必有的内容，其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时，它的ob_refcnt就会增加，当引用它的对象被删除，它的ob_refcnt就会减少。
#define Py_INCREF(op) ((op)->ob_refcnt++) //增加计数
#define Py_DECREF(op) \ //减少计数
if (--(op)->ob_refcnt != 0) \
; \
else \
__Py_Dealloc((PyObject *)(op))
当引用计数为0时，该对象生命就结束了。
引用计数机制的优点：
- 简单
- 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时机。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。
引用计数机制的缺点：
- 维护引用计数消耗资源
- 循环引用
list1 = []
list2 = []
list1.append(list2)
list2.append(list1)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)
