对于CPython解释器或虚拟机来说，最常用也是最简单的垃圾回收优化手段就是降低垃圾回收的频率。Python中降低垃圾回收频率的手段一般有两种：第一种是引入Python中的gc包，另一种是结合Python中的垃圾回收算法。

gc包是CPython官方为Python开发者提供的一个资源包。该包中包含对Python中的垃圾进行回收的基础操作方法。开发者可以结合这些基础操作方法，手动设置Python垃圾回收的时机。Python中垃圾回收的基础操作方法共有4个，分别是disable()、collect()、set_threshold ()、set_debug ()。这四种基础操作方法分别用于暂停自动垃圾回收、返回垃圾回收机制所找到无法到达的对象的数量、设置Python垃圾回收的阈值、设置垃圾回收的调试标记并将调试信息写入std.err()方法。对于上述基础操作方法的使用，笔者写了几个示例代码，具体如下：

我们知道，Python中常用的垃圾回收算法是引用计数算法。引用计数算法是一种非常高效的内存管理手段，当Python对象被调用时，其引用计数器的值就增加1；当Python对象不再被调用时，其引用计数器的值就会减1，直到减到0为止。当Python中一个对象的引用计数器的值等于0时，该对象就会被删除。

上述代码的执行结果如图13-5所示。

gc.disable()方法用于暂停自动垃圾回收。当自动的垃圾回收机制暂停时，Python对象的引用计数器值也就不再由CPython解释器或虚拟机进行自动管理，而是交由开发者手动进行干预。在上述代码中，笔者使用了objgraph第三方工具包来查看a、b两个对象引用计数器的值。通过打印结果可以发现，这两个对象的引用计数器的值均为0，那么当不再调用gc.disable()方法时，a、b两个对象就会被回收，以此来实现降低垃圾回收的频率。

开发者需要对gc.disable()方法进行灵活应用，在确实需要暂停自动垃圾回收的地方大胆使用，在那些确实不需要暂停自动垃圾回收的地方就一定不能使用，切记不能为了Python代码的执行速度而随意滥用该方法。

当开发者在编写Python代码时，切记不要编写重复引用或循环引用的Python代码，如果在不经意间编写了循环引用的代码，那么在进行代码审查时，一定要对其进行优化，因为这种代码不会被Python中的垃圾回收机制回收。笔者编写了一个简单的循环引用代码：

在调用上述代码中的test3()方法时就会发生对象a和对象b循环引用的情况，导致垃圾回收机制一直不能对上述代码进行回收，因为上述代码执行完毕时，对象a和对象b的引用计数器的值均为1，如图13-6所示。

如果开发者不将该循环引用进行优化，上述代码所占用的内存空间将会越来越大。结束上述代码的循环引用其实很简单，只需要在test3()方法中调用相对应的destroy()方法即可，代码如下所示：

在test3()方法中，笔者分别调用了对象a和对象b的destroy()方法，来手动结束这一循环引用。在调用了对象a和对象b的destroy()方法之后，对象a和对象b的引用计数器的值变为0，如图13-7所示。

这样，Python中的垃圾回收机制就可以回收掉上述代码了（详见上述回收过程）。位于test3()方法中的destroy()方法只是笔者用于演示手动终止循环引用的标记方法，并不代表Python中所有的循环引用都需要通过这种方法进行终止，而是应该根据实际的项目环境和代码环境，来编写具体Python项目的循环引用终止条件，这样才能降低垃圾回收的频率。

当我们通过上述手段降低了垃圾回收频率之后，Python项目在运行时就不会有明显的卡顿，对于CPython的内存占用来说，虽说占用了一些内存空间，但是项目整体的运行效率会得到提升。这是一种以空间换取时间的优化方式。