三种方式：垃圾回收、分代回收、孤立引用环
垃圾回收（引用计数）：
Python解释器对正在使用的对象保持计数。当对象不再引用指向的时候，垃圾收集器可以释放该对象，获取分配的内存。
当分配对象和取消分配对象的差值高于阈值时垃圾回收才会被启动。
通过gc模块的get_threshold()方法，查看该阈值
Import gc
Print(gc.get_threshold()) (700,10,10)700是垃圾回收的阈值 后面两个数是和分代回收相关的阈值
手动启动垃圾回收：
Gc.collect()
分代回收：
Python将所有的对象分为0 1 2三代，所有的新建对象都是0代，当某一对象经过垃圾回收，依然存活，那么就归为下一代对象，垃圾回收启动时，一定会扫描0代对象。如果0代经过一定次数的垃圾回收，那么就启动对0代和1代的扫描清理。当一代也进行了一定次数的垃圾回收后，那么会启动对0 1 2 代对所有对象的扫描
这两个此数就是上面get_threshold()返回的两个10，也就是说，每10次0代垃圾回收，配合1次1代垃圾的回收，每10次1代垃圾的回收配合1次2代垃圾回收
调整分代回收
同样可以用set_threshold()来调整，比如2代对象进行更频繁的扫描
Gc.set_threshold(700,10,5)
孤立引用环：
对象互相引用彼此，构成引用环
删除引用之后，这两个对象不可能从程序中调用，就没什么用处了，但因为有引用环的存在，两个对象的引用计数并没有变为0，不会被垃圾回收。
为了回收这样的引用环，python复制每个对象的引用计数，可以记为gc_ref,当gc_ref不为0的对象和对象的引用对象，需要保留，其他对象则被垃圾回收。