Python 的引用计数机制是其内存管理最基础、最直接的手段，核心思想很简单：每个对象内部维护一个计数器，记录当前有多少个变量（或容器）正“指向”它；当计数降为 0，对象立即被回收。
引用计数何时增加
以下情况会让对象的引用计数 +1：
- 变量赋值：a = [1, 2, 3] → 列表对象引用计数变为 1
- 作为参数传入函数：func(a) → 函数内部形参也持有一个引用，计数 +1
- 加入容器：b = [a] 或 c = {'key': a} → 容器持有对 a 的引用，计数 +1
- 使用 sys.getrefcount() 查看时，传参本身会临时增加 1（返回值比实际多 1，需注意）
引用计数何时减少
以下情况会让对象的引用计数 −1：
- 变量被重新赋值：a = 'new' → 原列表失去 a 这一引用
- 变量被显式删除：del a → 直接移除该引用
- 函数调用结束：局部变量（包括形参）生命周期终止，引用自动释放
- 容器被销毁或元素被弹出：b.pop(0) 或 del b → 若该容器是对象唯一持有者，计数归零
引用计数的局限性
它无法解决循环引用问题。例如：
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a = []
a.append(a) # a 指向自己，形成环
del a
此时列表对象的引用计数不会降到 0（因为自身还持有一个引用），但已无法从外部访问。这类对象需依赖 Python 的**循环垃圾收集器（gc 模块）**周期性扫描并清理，引用计数机制对此无能为力。
查看与验证引用计数
可用 sys.getrefcount(obj) 查看（注意：调用它本身会让计数临时 +1）；配合 id() 可确认是否为同一对象：
import sys
a = [1, 2, 3]
print(id(a), sys.getrefcount(a)) # 如输出 140... 2（含 getrefcount 的临时引用）
b = a
print(sys.getrefcount(a)) # 变为 3
这种即时性让引用计数成为 Python 对象生命周期最可预测的一环，也是理解内存行为的第一步。
