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Python 程序启动后，内部可能会创建大量对象。如果每次执行标记清除法时，都需要遍历所有对象，多半会影响程序性能。为此，Python 引入分代回收机制——将对象分为若干“代”( generation )，每次只处理某个代中的对象，因此 GC 卡顿时间更短。
考察对象的生命周期，可以发现一个显著特征：一个对象存活的时间越长，它下一刻被释放的概率就越低。我们应该也有这样的亲身体会：经常在程序中创建一些临时对象，用完即刻释放；而定义为全局变量的对象则极少释放。
因此，根据对象存活时间，对它们进行划分就是一个不错的选择。对象存活时间越长，它们被释放的概率越低，可以适当降低回收频率；相反，对象存活时间越短，它们被释放的概率越高，可以适当提高回收频率。
| 对象存活时间 | 释放概率 | 回收频率 |
|---|---|---|
| 长 | 低 | 低 |
| 短 | 高 | 高 |
Python 内部根据对象存活时间，将对象分为 3 代(见 Include/internal/mem.h )：
xxxxxxxxxx11#define NUM_GENERATIONS 3
随着时间的推进，程序冗余对象逐渐增多，达到一定阈值，系统进行回收。
这 3 个代分别称为：初生代、中生代 以及 老生代。当这 3 个代初始化完毕后，对应的 gc_generation 数组大概是这样的：
xxxxxxxxxx41import gc2#python 中内置模块gc触发3print(gc.get_threshold()) #查看gc默认值4#输出(700, 10, 10)第一代链表：
当第一代达到700，就开始检测哪些对象引用计数变成0了，把不是0的放到第二代链表里，此时第一代链表就是空了，当再次达到700时，就再检测一遍。
第二代链表：
当第二代链表达到10，就检测一次。
第三代链表：
第三代链表检测10之后，第三代链表检测一次。
xxxxxxxxxx121import gc 2#返回一个元组，分别获取这三代当前计数3gc.get_count() 4
5#返回一个元组，分别获取这三代当前的收集阈值6gc.get_threshold()7
8#设置阈值9gc.set_threshold()10
11#关闭gc垃圾回收机制12gc.disable()实时效果反馈
1. Python 内部采用引用计数法，为每个对象维护引用次数，并据此回收不再需要的垃圾对象。由于引用计数法存在重大缺陷，循环引用时有内存泄露风险，因此 Python还采用 标记清除法来回收存在循环引用的垃圾对象。此外，为了提高垃圾回收( GC )效率，Python还引入了 ______ 。
A Python缓存机制
B 分代回收机制
C intern机制
D free_list机制
答案
1=>B
内存管理机制小结：
Python是由C语言开发的，底层操作都是基于C语言实现，Python中创建每个对象，内部都会与C语言结构体维护一些值。PyObject结构体(上一个对象、下一个对象、类型、引用个数)。PyVarObject结构体（PyObject，容量个数）。
在创建对象时，每个对象至少内部有4个值，双向链表指向上一个对象（ob_prev），下一个对象（ob_next）、类型（ob_type）、引用计数（ob_refcnt）。之后会对内存中的数据进行初始化，初始化本质：引用计数器赋值=1。然后将对象添加到双向链表refchain中。以后再有其他变量指向该对象，引用计数器+1,如果销毁某个变量，则引用计数器-1。当引用计数器等于0时，则进行垃圾回收。但是在内部可能存在缓存机制，例如：float、list、int，最开始不会真正销毁，而是放在free_list的链表中，以后再创建同类数据时，会先去free_list链表中取出对象，然后再对对象初始化。