垃圾回收机制（GC)
- 垃圾回收机制（简称GC）是Python解释器自带的一种机制
- 专门用来回收不可用的变量值所占用的内存空间（在内存中，没有变量名指向的数据都是垃圾数据）
（1）引用计数
name = 'dhy' # 'dhy' 的 引用计数就是 1
a = name # 'dhy' 的 引用计数就是2
（2）标记清除
#一旦你的内存空间装满了，溢出，那此时程序就会停止，然后进行两项工作
#标记：'dhy' :0
#清除：
(3) 分代回收
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#第一阶段：新生代#[] ---30s扫描一次
#第二阶段：青春代[] --- 3min扫描一次
#第三阶段：老年代[] --- 5min扫描一次
- 分代回收的核心思想是：
- 在历经多次扫描的情况下，都没有被回收的变量，gc机制就会认为，该变量是常用变量，gc对其扫描的频率会降低
- 具体实现原理如下：
分代指的是根据存活时间来为变量划分不同等级（也就是不同的代）
新定义的变量，放到新生代这个等级中，假设每隔1分钟扫描新生代一次，如果发现变量依然被引用，那么该对象的权重（权重本质就是个整数）加一，当变量的权重大于某个设定得值（假设为3），会将它移动到更高一级的青春代，
青春代的gc扫描的频率低于新生代（扫描时间间隔更长），假设5分钟扫描青春代一次，这样每次gc需要扫描的变量的总个数就变少了，节省了扫描的总时间，
接下来，青春代中的对象，也会以同样的方式被移动到老年代中。
也就是等级（代）越高，被垃圾回收机制扫描的频率越低