Python垃圾回收有五类触发时机：引用计数归零时立即回收；分代回收在阈值达成时启动（默认700,10,10）；内存不足或退出时强制全量回收；手动调用gc.collect()可指定代数触发。
Python 的垃圾回收（GC）不是固定时间点运行的，而是由多种机制按条件触发。最核心的时机有三类：引用计数归零、分代回收阈值达成、内存压力紧急回收。
引用计数为 0 时立即回收
这是最基础、最频繁的回收方式。每个对象内部维护一个计数器，记录有多少变
常见导致计数归零的操作包括：
- 使用 del 显式删除变量
- 变量被重新赋值（如 a = [1,2] 后又执行 a = "hello"）
- 函数退出，局部变量自动失效
- 容器被销毁或移除其中的对象（如 list.pop() 或 del list[0]）
注意：整数、字符串等小对象可能因对象池机制不被真正释放，但逻辑上已脱离引用链。
分代回收在阈值达到时自动启动
CPython 把对象按存活时间分为三代（0、1、2），并用三个阈值控制回收频率，默认是 (700, 10, 10)。
触发逻辑如下：
- 第 0 代：新对象都放在这里；当「新增对象数 − 已回收对象数」≥ 700，立即扫描 0 代
- 第 1 代：每完成 10 次 0 代回收，就触发一次 1 代回收（扫描 0+1 代）
- 第 2 代：每完成 10 次 1 代回收，就触发一次 2 代回收（全量扫描）
这个机制专门处理循环引用——引用计数无法解决的问题，比如两个类实例互相持有对方引用。
内存不足或程序退出时强制回收
当 Python 向系统申请内存失败，会立刻启动一次完整的 GC（扫描所有三代），尝试腾出空间，防止 OOM。
另外，程序正常退出前，解释器也会做一次最终清理，回收大部分剩余对象（但不保证全部，尤其含 __del__ 方法的对象可能跳过）。
手动调用 gc.collect() 可随时触发
导入 gc 模块后，直接调用 gc.collect() 就能立即启动回收。可传参指定代数，例如 gc.collect(0) 只扫第 0 代。
适合场景：
- 批量数据处理完成后主动清理临时对象
- 长期运行服务中定期释放内存（如 Web 服务每处理完一批请求）
- 调试内存泄漏时配合 gc.get_objects() 或 objgraph 分析
