Python通过引用计数机制管理内存，当对象引用计数为0时自动回收；每次赋值、容器存储或函数传参会增加引用，del或重新赋值则减少；sys.getrefcount()可查看引用数但会临时加1；循环引用导致计数无法归零，需gc模块清理；weakref可创建不增加引用的弱引用，避免内存泄漏。
Python的引用计数机制是其内存管理的核心部分之一，它通过跟踪每个对象被引用的次数来决定何时释放内存。当一个对象的引用计数变为0时，说明没有任何变量再指向它，系统就会自动回收该对象所占用的内存。
引用计数的工作原理
每当有一个变量、容器或属性指向某个对象时，该对象的引用计数就加1；当引用被删除、重新赋值或超出作用域时，引用计数减1。
可以通过sys.getrefcount()函数查看某个对象当前的引用计数，注意这个函数本身也会增加一次临时引用。
示例：import sys
a = [1, 2, 3]
print(sys.getrefcount(a)) # 输出可能为2（因为a和传参都会引用）
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常见影响引用计数的操作
以下操作会改变对象的引用计数：
- 赋值：b = a 会使a指向的对象引用计数+1
- 放入容器：如list、dict、tuple中存储对象，容器会增加对该对象的引用
- 函数传参：调用函数时传入对象，形参会增加引用
- 删除引用：使用del或重新赋值变量，引用计数减1
循环引用与局限性
引用计数机制无法处理循环引用问题。例如两个对象互相引用，即使外部不再使用它们，引用计数也不为0，导致内存无法释放。
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Python通过引入“垃圾回收器”（gc模块）来解决这个问题，定期检测并清理循环引用。虽然引用计数能即时释放大多数内存，但循环引用需依赖gc机制。
可以手动启用和控制gc：
import gc
gc.collect() # 手动触发垃圾回收
实际使用中的注意事项
一般情况下开发者无需直接操作引用计数，但了解机制有助于避免内存泄漏。
- 避免不必要的长生命周期引用，比如缓存未设上限
- 在定义类时，注意__del__方法的行为，尤其是在存在循环引用的情况下
- 使用weakref模块创建弱引用，可以在不增加引用计数的前提下访问对象，适用于缓存、观察者模式等场景
import weakref
class A:
def __init__(self):
self.name = 'example'
a = A()
wr = weakref.ref(a)
print(wr()) # 输出a对象
del a
print(wr()) # 输出None，原对象已被回收
基本上就这些。引用计数让Python的内存管理更高效，但理解其行为有助于写出更稳定、低内存消耗的代码。
