Python垃圾回收是指在程序运行过程中，自动清理不再使用的内存空间的一种机制。Python的垃圾回收机制主要通过引用计数和循环垃圾回收来实现。
引用计数
Python的垃圾回收机制首先通过引用计数来判断对象是否仍然在使用中。每当一个对象被引用时，其引用计数就会增加一次；而当一个对象的引用被取消或者超出作用域时，其引用计数就会减少一次。当一个对象的引用计数为0时，说明该对象已经不再被使用，可以回收其占用的内存空间。
引用计数的实现非常简单，每个Python对象都有一个对应的引用计数器，而解释器会在适当的时候对这个计数器进行自增和自减操作。当引用计数器减少到0时，解释器会立即回收这个对象的内存空间。这种机制的好处是实时性比较高，但是也存在一些问题，比如循环引用。
循环垃圾回收
循环垃圾回收是解决循环引用导致的内存泄漏的一种机制。当一个对象之间存在互相引用的情况时，即使这些对象在应用程序中已经不可达，引用计数也无法将它们回收。因此，Python还引入了循环垃圾回收机制来解决这个问题。
循环垃圾回收主要通过**标记-清除算法**来实现。算法的基本思想是在对象之间建立起一个有向图，然后从根节点（比如全局变量、当前调用栈）开始遍历这个图，将可达的对象标记为活动对象，未被标记的对象将被清除。这一过程主要分为标记阶段和清除阶段。
标记阶段
在标记阶段，解释器会从根节点开始遍历所有可达的对象，将它们的标记位设置为活动状态。通常情况下，这个过程会遍历整个对象图，标记所有可达的对象。标记阶段使用的是深度优先搜索算法，效率相对较高。
清除阶段
在清除阶段，解释器会遍历整个堆内存，清除未被标记的对象，并将其内存空间返回给操作系统。这一阶段的效率相对较低，但是由于大部分对象都是存活的，所以清除的对象较少，对性能影响有限。
循环垃圾回收的好处是可以解决循环引用导致的内存泄漏问题，但是它也存在一些问题。首先，由于需要遍历整个对象图，所以对于大型程序来说，垃圾回收可能会消耗较多的时间。其次，循环垃圾回收只能处理循环引用导致的内存泄漏问题，其他形式的内存泄漏问题无法解决。
代码示例
下面是一个简单的示例代码，用于展示Python中垃圾回收的过程：
import sys
# 创建循环引用的对象
a = []
b = []
a.append(b)
b.append(a)
# 删除引用
del a
del b
# 显示垃圾回收执行次数
print(sys.getrefcount(a))
print(sys.getrefcount(b))
在这个示例中，我们创建了两个列表a和b，并使它们互相引用。然后我们删除了a和b的引用，并打印了它们的引用计数。根据上面的说明，当我们删除a和b的引用后，它们的引用计数应该都为0，即这两个对象可以被垃圾回收机制清除。运行上述代码，可以看到输出结果为0。
总结
Python的垃圾回收机制主要通过引用计数和循环垃圾回收来实现。引用计数是一种实时性比较高的回收机制，能够及时回收不再使用的内存空间；而循环垃圾回收则是为了解决循环引用导致的内存泄漏问题。两者的结合可以有效地管理和回收内存空间，保证程序的性能和稳定性。在实际编程中，我们应该避免产生循环引用，同时合理使用变量的作用域，以减少内存泄漏的可能性。