虽然很早知道python是利用引用计数来进行内存管理，但是具体的细节并不明白，网上查了查相关资料，整理一下
查询引用计数api
import sys
# getrefcount会增加1次引用，所以得出的值比真实引用值大1
sys.getrefcount(obj)
import gc
# 引用obj的列表，不过实验中打印了 globals()不知道什么鬼
gc.get_referrers(obj)
原理
python会记录对象的引用数量， 当数量变为0时会在适当的时机清除对象。具体由什么时候清除是由阈值决定的，这个阈值是分配对象的数量和取消分配数量的对象的差值。可以如下查看：
import gc
# output:
# (700, 10, 10)
print gc.get_threshold()
可见默认是(700, 10, 10)，第一个数700就是默认阈值，后面两个10是分代策略所用，可以手动回收：
import gc
gc.collect()
分代
python进行垃圾回收会影响性能，分代策略将常时间存在内存中的对象分配一个高优先级，减少扫描它们的次数。比如：所有对象刚创建时都是0级，进行一次垃圾回收时，会扫描所有的0级对象，在进行了10次垃圾回收后，进行一次1级对象扫描，如果0级对象扫描10次没有清除，则该对象变为1级，如果一级对象扫描10次没清除则变为2级，扫描10次1级再扫描1次2级。
如果改成(700,10,15)就是0-1级需要10次扫描，1-2级需要15次扫描
参考
Why Java and Python garbage collection methods are different?
