Python自动垃圾回收也有自己的优点和缺点：优点：
缺点：
Python的垃圾回收机制采用以引用计数法为主，分代回收为辅的策略。
先聊引用计数法，Python中每个对象都有一个核心的结构体，如下
一个对象被创建时，引用计数值为1，当一个变量引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就加一，当一个变量不再引用一个对象时，该对象的引用计数ob_refcnt就减一，Python判断是否回收一个对象，会将该对象的引用计数值ob_refcnt减一判断结果是否等于0，如果等于0就回收，如果不等于0就不回收，如下：
一个对象在以下三种情况下引用计数会增加：
一个对象在以下三种情况引用计数会减少：
验证案例：
运行结果：
事实上，关于垃圾回收的测试，最好在终端环境下测试，比如整数257，它在PyCharm中用下面的测试代码打印出来的结果是4，而如果在终端环境下打印出来的结果是2。这是因为终端代表的是原始的Python环境，而PyCharm等IDE做了一些特殊处理，在Python原始环境中，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 的双闭合区间内，而PyCharm做了特殊处理之后，PyCharm整数缓存的范围变成了 [-5, 无穷大]，但我们必须以终端的测试结果为主，因为它代表的是原始的Python环境，并且代码最终也都是要发布到终端运行的。
好，那么回到终端，我们来看两种特殊情况
前面学习过了，整数缓存的范围是在 [-5, 256] 之间，这些整数对象在程序加载完全就已经驻留在内存之中，并且直到程序结束退出才会释放占有的内存，测试案例如下：
如果字符串的内容只由字母、数字、下划线构成，那么它只会创建一个对象驻留在内存中，否则，每创建一次都是一个新的对象。
引用计数法有缺陷，它无法解决循环引用问题，即A对象引用了B对象，B对象又引用了A对象，这种情况下，A、B两个对象都无法通过引用计数法来进行回收，有一种解决方法是程序运行结束退出时进行回收，代码如下：
前面讲过，Python垃圾回收机制的策略是以引用计数法为主，以分代回收为辅。分代回收就是为了解决循环引用问题的。
Python采用分代来管理对象的生命周期：第0代、第1代、第2代，当一个对象被创建时，会被分配到第一代，默认情况下，当第0代的对象达到700个时，就会对处于第0代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第0代中存活的对象会被分配为第1代，同样，当第1代的对象个数达到10个时，也会对第1代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存，经过垃圾回收后，第1代中存活的对象会被分配为第2代，同样，当第二代的对象个数达到10个时，也会对第2代的对象进行检测和回收，将存在循环引用的对象释放内存。Python就是通过这样一种策略来解决对象之间的循环引用问题的。
测试案例：
运行结果：
如上面的运行结果，当第一代中对象的个数达到699个即将突破临界值700时（在打印699之前就已经回收了，所以看不到698和699）进行了垃圾回收，回收掉了循环引用的对象。
第一代、第二代、第三代分代回收都是有临界值的，这个临界值可以通过调用gc.get_threshold方法查看，如下：
当然，如果对默认临界值不满意，也可以调用gc.set_threshold方法来自定义临界值，如下：
最后，简单列出两个gc的其它方法，了解一下，但禁止在程序代码中使用
以上就是对Python垃圾回收的简单介绍，当然，深入研究肯定不止这些内容，目前，了解到这个程度也足够了。
（1）局部变量 是在 函数内部定义的变量，只能在函数内部使用（2）函数执行结束后，函数内部的局部变量，会被系统回收
（3）不同的函数，可以定义相同的名字的局部变量，不会互相影响
示例：
结果：
所谓生命周期就是变量从被创建到被系统回收的过程
（1）局部变量在函数执行时才会被创建
（2）函数执行结束后，局部变量被系统回收
（3）局部变量在生命周期内，可以用来存储函数内部临时使用到的数据
示例：
结果：
示例：
结果：
示例：
结果：
（1）为了避免局部变量和全局变量出现混淆，在定义全局变量时，有些公司会有一些开发要求，例如：全局变量名前加上gl_或者g_的前缀，但不同公司可能不一致；
（2）建议全局变量的命名与局部变量的规则区分开；
