Python垃圾回收以引用计数为主，对象refcount为0时立即释放；循环引用由gc模块用分代收集（三代）清理；可手动控制gc启停、强制回收、调参及调试。
Python的垃圾回收主要靠引用计数
Python默认使用引用计数作为最核心的内存管理机制。每个对象内部都维护一个refcount，记录当前有多少变量或数据结构正指向它。当这个数值降为0，对象立即被释放，内存立刻归还给系统。这是最及时、最确定的回收方式。
例如：
a = [1, 2, 3] → 列表对象 refcount = 1
b = a → 同一列表，refcount 变为 2
del a → refcount 减为 1
del b → refcount 变为 0 → 对象被销毁
循环引用靠gc模块来清理
引用计数无法处理循环引用：比如A持有B的引用，B也持有A的引用，但外部已无变量指向它们。此时两个对象 refcount 都不为0，却成了“内存孤岛”。Python用gc模块周期性地扫描并识别这类不可达的循环结构。
gc模块基于三色标记-清除算法（实际是简化版的分代收集）工作：
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- 把所有对象按“存活时间”分为三代（0/1/2），新对象在第0代
- 第0代满阈值时触发收集，存活对象升级到第1代；第1代满阈值后，连同第0代一起收集，存活者升入第2代
- 越老的对象越少被扫描，提升效率
手动控制gc行为的常用方法
虽然gc默认开启且自动运行，但你可以在需要时干预：
- gc.enable() / gc.disable()：启用或暂停自动回收（调试或性能敏感场景可用）
- gc.collect([generation])：强制执行一次回收，可指定代（如gc.collect(0)只清理第0代）
- gc.get_count()：返回当前三代的计数器值，如(712, 9, 0)表示第0代已触发712次收集
- gc.set_threshold(x, y, z)：调整各代触发阈值，默认是(700, 10, 10)
对象如何参与gc：__del__与gc.garbage
如果自定义类定义了__del__方法，该对象会被gc特殊对待——它不会被直接清除，而是先放入gc.garbage列表（需手动处理），防止<__del__>执行期间引发异常导致状态不一致。
注意：__del__不是析构函数，不保证何时调用，也不推荐依赖它做关键资源释放（应优先用with语句或显式close()）。
若发现内存泄漏怀疑有未清理的循环引用，可临时启用：
gc.set_debug(gc.DEBUG_SAVEALL) → 所有无法回收的对象会留在gc.garbage中供检查
