CPython(Python解释器)是如何管理对象的生命周期
目前的高级语言如java，c#等，都采用了垃圾收集机制，而不再是c，c++里用户自己管理维护内存的方式。自己管理内存极其自由，可以任意申请内存，但如同一把双刃剑，为大量内存泄露，悬空指针等bug埋下隐患。
对于一个字符串、列表、类甚至数值都是对象，且定位简单易用的语言，自然不会让用户去处理如何分配回收内存的问题，而python恰恰就是这样的简单易用语言。
python里也同java一样采用了垃圾收集机制，不过不一样的是:
- 引用计数机制为主
- 标记清除和分代收集两种机制为辅
的策略
1.引用计数
每一个Python对象都有一个引用计数器----用于记录有多少其他对象指向(引用)这个对象。它存储在变量refcnt中，并通过调用C宏Py_INCREF实现引用计数增加和Py_DECREF实现引用计数减少的操作。 Py_DECREF更复杂点，当引用计数器到零时，它会运行该对象的释放函数，回收该类型的对象。
通常以下两种情况你需要考虑这个宏定义：实现自己创建数据结构，或者修改已经存在的Python C API。如果你使用Python内置的数据结构，那么不需要任何操作。
如果想不增加引用计数,可以使用弱引用或weakrefs 引用对象。 Weakrefs对于实现缓存和代理非常有用。
2.垃圾回收（GC）
引用计数是在Python 2.0之前管理对象生命周期的唯一方法。它有一个弱点，它不能删除循环引用的对象。 循环引用的最简单的例子是对象引用自身。
通常情况下，可以避免使用循环引用对象，但是有时是不可避免的(例如：长时间运行的程序)。
为了解决这个问题，Python 2.0引入了新的垃圾回收机制。 新GC与其他语言运行时（如JVM和CLR）的GC的主要区别在于，它仅用于寻找存在引用计数的循环引用。
循环引用只能由容器对象创建，因此Python GC不会跟踪整数，字符串等类型。
GC将对象分为3代，每一代对象都有一个计数器和一个阈值。当对象被创建时，阈值会被自动地指派为0，也就是第0代对象。当计数器大于某个阀值，GC就会运行在当前对象代上，回收该对象。没被回收的对象会被移至下一代，并且将相应的计数器复位。下一代的对象保留在下一代。
在Python 3.4之前，GC有一个致命缺点----每个对象重载了del()方法，因为每个对象都可以相互引用，所以GC不知道该调用那个对象的del()方法，这会导致GC直接跳过这些对象。具体详细信息可以参考 gc.garbage并且循环引用需要编程人员手动打破。
Python3.4介绍了一种最终的解决方法finalization approach ，现在的GC可以打破对象的循环引用，而不在使用gc.garbage介绍的方法去回收对象。
此外，值得一提的是，如果你确定你的代码没有创建循环引用（或者你不关心内存管理），那么你可以只依赖引用计数器自动管理内存，而不使用GC去管理内存。
