1.在Python中，整數(shù)和短小的字符，Python都會緩存這些對象，以便重復使用。當我們創(chuàng)建多個等于1的引用時，實際上是讓所有這些引用指向同一個對象。

a = 1b = 1PRint hex(id(a))print hex(id(b))0x1e6e038L0x1e6e038L

id()可以獲得內存地址

2.對象的引用

from sys import getrefcounta = [1, 2, 3]b = aprint(getrefcount(b))a = 1print(getrefcount(b))

getrefcount 可以獲得該對象的引用次數(shù)，需要注意的是，當使用某個引用作為參數(shù)，傳遞給getrefcount()時，參數(shù)實際上創(chuàng)建了一個臨時的引用。因此，getrefcount()所得到的結果，會比期望的多1。

3.垃圾回收，計數(shù)減少

如果引用對象的次數(shù)為0，那么就會回收。

垃圾回收時，Python不能進行其它的任務。頻繁的垃圾回收將大大降低Python的工作效率。如果內存中的對象不多，就沒有必要總啟動垃圾回收。所以，Python只會在特定條件下，自動啟動垃圾回收。當Python運行時，會記錄其中分配對象(object allocation)和取消分配對象(object deallocation)的次數(shù)。當兩者的差值高于某個閾值時，垃圾回收才會啟動。

我們可以通過gc模塊的get_threshold()方法，查看該閾值:

import gcprint(gc.get_threshold())

返回(700, 10, 10)，后面的兩個10是與分代回收相關的閾值，后面可以看到。700即是垃圾回收啟動的閾值。可以通過gc中的set_threshold()方法重新設置。我們也可以手動啟動垃圾回收，即使用gc.collect()。

4.分代回收

Python同時采用了分代(generation)回收的策略。這一策略的基本假設是，存活時間越久的對象，越不可能在后面的程序中變成垃圾。我們的程序往往會產(chǎn)生大量的對象，許多對象很快產(chǎn)生和消失，但也有一些對象長期被使用。出于信任和效率，對于這樣一些“長壽”對象，我們相信它們的用處，所以減少在垃圾回收中掃描它們的頻率。

Python將所有的對象分為0，1，2三代。所有的新建對象都是0代對象。當某一代對象經(jīng)歷過垃圾回收，依然存活，那么它就被歸入下一代對象。垃圾回收啟動時，一定會掃描所有的0代對象。如果0代經(jīng)過一定次數(shù)垃圾回收，那么就啟動對0代和1代的掃描清理。當1代也經(jīng)歷了一定次數(shù)的垃圾回收后，那么會啟動對0，1，2，即對所有對象進行掃描。

import gcgc.set_threshold(700, 10, 5)
可以手動設置