python採取基於引用計數的垃圾回收機制，此機制也是當前最簡單、最直觀的垃圾回收技術，只要某個對象的引用計數爲零，則就消除該對象，回收內存。然而，這種機制存在一種致命的弱點，不能處理循環引用的情況。如，python中的兩個list對象，a,b,a引用b，b引用a，除了相互引用之外，沒有其他外部變量引用a或者b，則可以認爲這兩個變量是垃圾（可以回收的),但其引用計數卻不爲零，所以最基本的引用計數gc機制不能處理這種情況，而python的gc機制大部分的工作都是用來處理這種循環引用的情況的。
爲了解決這個致命弱點，python引入了其他的垃圾收集技術。一般的垃圾收集包括兩個過程：垃圾檢測和垃圾回收，而在Python中垃圾檢測採用了標記-清除技術，回收階段則使用了分代回收技術。接下來先簡要說明這兩種技術。
標記-清除技術：這種技術也遵循垃圾收集機制的通用特徵:先檢測，再清除。這種技術的實施過程簡要如下：1）尋找根對象集合 ，利用有效利用計數，可以打破循環引用計數 2）從根對象集合出發，尋找這些對象的每一個引用如A，則A爲可達的（reachable），可達對象不可刪除；剩下的對象爲不可達對象(unreachable)，這些對象可刪除，這就是垃圾檢測階段，此處採用了三色標記處理,黑色代表根節點，灰色代表中層節點，白色代表葉子節點也就是可刪除的節點。 3）垃圾檢測結束後，最終形成一張有向無環圖。保留非葉子節點，回收葉子節點。
分代回收技術：某個對象經過垃圾收集處理的次數越多，且仍存活，則這個對象越不像是空閒對象，即活得越長的對象越不應該被收集。python中將所有內存塊分成了三代，其實就是添加了額外表頭信息的三個鏈表，其數據結構爲：
struct gc_generation{
PyGC_Head head;
int threshold;/*某一代所允許的收集的最大對象數目*/
int count;/*此鏈中可收集的對象數目*/
};所有新創建的對象都會被添加到_PyGC_Generation0(即第0代鏈表中,因爲新創建的對象最可能是不可達對象)。若某個鏈表中所受即的對象數目超過了其對應的threshold時，具體的闕值可以去obgcmodule.c中去查看，則激活對於此代(記爲n)鏈表和比n小的代鏈表中對象的垃圾收集處理工作，即先檢測再回收。
分代鏈表中存的是什麼？存的是python創建的可監控容器(container)對象。像int，string這些類型的對象不可能包含對其他對象的引用(object對象)除外，所以不會存在循環引用的問題，而如列表，元組，字典，集合這些內建對象和自定義的類的實例則可能存在循環引用問題，所以python處理循環引用問題時，主要是處理這些對象，可以大大加快處理效率。可監控容器對象包括一個PyGC_head首部，和contianer對象自身的數據，包括一個PyObject首部和數據信息。其中
typedef union _gc_head{
strutc{
union _gc_head *next;
union _gc_head *prev;
int gc_refs;
}gc;
long double dummy;
}PyGC_head正是有了這樣的頭部，python源碼中利用_PyObject_GC_TRACK()函數將某個可監控對象加入到某個代鏈表中，利用_PyObject_GC_UNTRACK()方法將某個可監控對象從其所屬代鏈表中剔除。
對於某一代鏈表，還要進行前面提到的標記操作，最後纔是清除操作。python的GC流程大致如下：分代->標記->清除
對於自建類中存在__del__方法的情況,python創建了finalizers列表，專門收集這些類的實例對象，清除不掉。這種情況，只能在自己寫代碼時，不要在自定義類中添加__del__方法了，以免造成內存泄露問題。
參考：陳儒，《python源碼分析》