Python使用的垃圾回收方式是引用计数（reference counting）和垃圾回收器（garbage collector），在2.0版本之前只有引用计数，2.0版本之后带有garbage collector，并且默认开启，可以通过gc模块来进行控制。

Python通过引用计数来管理已分配的内存，引用计数是一个简单的内存管理方式，它的一个缺陷就是循环引用（reference cycles）的问题，这种情况下多个对象的计数都不会为0，且其他对象无法访问其中的对象，形成一个“孤岛”。实例代码如下：

# 主动删除对象
l = []
l.append(l)
del l

# 变量离开作用域
def make_cycle():
    l = [ ]
    l.append(l)

make_cycle()

循环引用是一个比较难在实践中完全避免的问题，对于长时间运行的服务端程序来说是非常不利的。为了解决循环引用的问题，需要额外的开销来发现内存中的循环引用并进行回收，通常这类开销都比较大，会造成停顿，gc的代价较高。

在Python中，循环引用只会出现在container对象中，例如list、dictionary、tuple、class、instance等。

在Python的实现中，设置有一个threshold，作为垃圾回收器的触发条件。设已分配的对象数量为allocated，释放的对象数量为freed，当满足allocated - freed > threshold的时候，会启动垃圾回收器，这个threshold有可能会一直没达到，并且和物理内存的大小无关。

可以通过gc模块来获取threshold，代码如下

import gc
print gc.get_threshold()  # (700, 10, 10)

你应该注意到这里的threshold是返回了三个值，后面会介绍Python内部对内存进行了分代（generations）管理的，分别叫作0、1、2，现在先忽略。

当程序内存耗尽（Out of Memory）的时候，自动垃圾回收器（Automatic Garbage Collection）是不会运行的，而是Python解释器会抛出异常MemoryError，可以捕获该异常并进行处理。

垃圾回收的耗时是依赖要释放的对象的个数，而不是要释放对象的大小。基于这个原因，在工程实践中有几点建议：

循环引用不是一种好的编程实践，在编写代码的时候，应该尽量避免
在程序中如果一次性释放大量的对象，最好手动执行一次gc（调用gc.collect()）
对于长时间运行的服务程序，最好可以在适当的时机调用一次gc，使得循环引用越少越好（可以定时调度或者在某些服务器空闲的时间段进行调度）

Python的内存管理简介

参考资料：