Python以參考計數器為主，標記清除與分代回收為輔+快取機制來進行記憶體管理和垃圾回收
1.參考計數器
1.1 環狀雙向鏈表（refchain)
Python中創建的任何物件都會放在refchain中
eg：
name = 'ty' # 內部會創建一個結構體（上一個物件，下一個物件，型別，參考個數）
new = name # 此時'ty'結構體中的參考個數為2
age = 18 # 內部創建一個結構體（上一個物件，下一個物件，型別，參考個數，val = 18）
hobby = ['美女', '跑步'] # 內部創建一個結構體（上一個物件，下一個物件，型別，參考個數，元素個數，items = 元素）
1.1.1 c原始碼中如何體現每個物件中都有相同的值:PyObject結構體(4個值)
如何體現由多個元素組成的物件: PyObject結構體（4個值）+ob_size（元素個數）
1.2 型別封裝結構體
eg
data = https://www.cnblogs.com/tyyy/p/3.14
內部創建:
_ob_prev = refchain中上一個物件
_obj_next = refchain中下一個物件
_ob_refcnt = 1 # 參考計數器
_ob_type = float
_ob_fval = 3.14
1.3 參考計數器
v1 = 3.14
v2 = 999
v3 = (1, 2, 3)
當Python運行時，會根據資料型別的不同找到其對應的結構體，根據結構體中的欄位來進行創建相關的資料，然后將物件添加到refchain雙向鏈表中，
在原始碼中有兩個關鍵的結構體：PyObject（公共的值） & PyVarObject（多個元素組成時公共的值），
每個物件中的ob_refcnt就是參考計數器，值默認為1，當有其他變數時，參考物件的參考計數器就會發生變化（+1）
eg
參考：
a = 9999
b = a # 此時ob_refcnt = 2
洗掉參考:
a = 9999
b = a
del b # b變數洗掉；對應物件參考計數器-1
del a # a變數洗掉；對應物件參考計數器-1
當ob_refcnt為0時，意味著沒有人使用此物件了，這個物件就是垃圾，進行垃圾回收
問題：如何進行垃圾回收？
1.物件從refchain鏈表中移除，
2.將物件從記憶體中銷毀，記憶體歸還給作業系統，
1.4回圈參考&交叉感染
-僅僅用ob_refcnt就會出現這個問題
為了解決這個問題有引入了標記清除
2.標記清除
目的：解決參考計數器回圈參考的不足
實作：在Python的底層在維護一個鏈表，鏈表中專門存放那些可能存在回圈參考的物件（list/dict/set/tuple)
Python內部，某種情況下觸發，會去掃描可能存在回圈參考的鏈表中的每一個元素（元素的子元素也被掃描），檢查是否有回圈參考，如
有，讓雙方的參考計數器-1，若是0則垃圾回收，
問題：什么時候掃描？
可能存在回圈參考的鏈表掃描代價太大，每次掃描耗時太久
引入分代回收
3.分代回收
將可能存在回圈參考的物件維護成3個鏈表
0代：0代中物件個數達到700時掃描一次，
1代：0代掃描10次，則1代掃描一次，
2代：1代掃描10次，則2代掃描一次，
將不是垃圾的物件向上升代，否則剔除，
4.小結
在Python中維護了一個refchain的雙向環狀鏈表，這個鏈表中存盤程式創建的所有物件，每種型別的物件中都有一個ob_refcnt參考計數器的值，參考個數+1，-1，最后當參考計數器變為0時會進行垃圾回收（refchain中移除，物件銷毀），
但是，在Python中對于那些可以有多個元素組成的物件，可能會存在回圈參考的問題，為了解決這個問題Python又引入了標記清除和分代回收，在其內部維護4個鏈表，
refchain
2代，10次
1代，10次
0代，700個
在原始碼內部當達到各自的閾值時，就會觸發掃描鏈表進行標記清除的動作（有回圈則各自-1）
but,原始碼內部在上述的流程中提出了優化機制
5.Python快取
5.1池(int)
為了避免重復創建和銷毀一些常見物件，維護池，
# 啟動解釋器時，Python內部幫我們創建: -5,-4... ... ...257
v1 = 7 # 內部不會開辟記憶體，直接去池中獲取
v2 = 9 # 內部不會開辟記憶體，直接去池中獲取
v3 = 9 # 內部不會開辟記憶體，直接去池中獲取
5.2 free_list (float/list/tuple/dict)
當一個物件的參考計數器為0時，按理說應該回收，內部不會直接回收，而是將物件添加到free_list鏈表中當快取，以后再去創建物件時，不再重新開辟記憶體，而是直接使用free_list，
eg：
v1 = 3.14 # 開辟記憶體，內部存盤結構中定義那幾個值，并存到refchainh中
del v1 # refchain中移除，將物件添加到 free_list 中(80個），free_list滿了則銷毀，
v9 = 999.99 # 不會重新開辟記憶體，而是去free_list中獲取物件，物件內部資料初始化，再放到refchain中，
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