Python的垃圾回收机制使用引用计数来决定一个对象是否应该被回收。当一个对象的引用计数为零时，它会被垃圾回收以释放Python内存。但是在某些情况下，我们的代码可能会不经意地导致一些我们不再使用的对象的引用计数一直大于0，从而无法进行垃圾回收。举个例子：很多人喜欢用字典来存储一些数据。假设我有一个这样的字典：animal={'Monkey':monkey_obj,'Tiger':tiger_obj,'Panda':panda_obj}其中monkey_obj,tiger_obj,panda_obj都是对象。在我们的程序中，可能会传入不同的字符串来读取不同的对象。当我们把这些对象放入字典时，它的引用计数已经+1了。但是panda_obj对象比较特殊，它只会在程序运行的前期被检测到并使用一次。以后再也不会用了。但是因为这个对象是放在字典中的，所以这个对象的引用计数总是大于0，Python的垃圾回收机制会认为这个对象还会被使用，所以会一直占用内存。在数据处理或者图像处理领域，经常会出现字典的值占用大量内存，会导致内存浪费的情况。为了解决这种情况，我们可以使用Python自带的weakref模块，里面有一个WeakValueDictionary，就是用来处理这种情况的。让我们看看如何使用它：importweakrefclassPanda:def__init__(self,name):self.name=namedefwalk(self):print('Iamapandawalking')classTiger:passclassMonkey:passpanda=Panda('xyz')tiger=Tiger()Monkey=Monkey()weak_dict=weakref.WeakValueDictionary()weak_dict['Panda']=pandaweak_dict['Tiger']=tigerweak_dict['Monkey']=moneky像普通字典一样使用weak_dict。但是在赋值的时候，这个值的引用计数并没有改变。这样，当我们在别处删除熊猫字典时，就不会出现因为字典占用了引用计数而无法被垃圾回收的问题。
