闭包：
闭包有两个关键点：自由变量和函数
一个闭包就是我们调用了函数A,函数A返回了一个函数应用了A传入的参数B，函数B就是一个闭包，它使用的A传入的参数就是自由变量,
这就意味着在函数A的生命周期结束以后，他传入的参数仍然能够被B使用，因为他被闭包函数调用了，所以就不会被回收。
EG:
1 def func(name): 2 def inner_func(age): 3 print ‘name:‘, name, ‘age:‘, age 4 return inner_func 5 6 bb = func(‘the5fire‘) 7 bb(26) # >>> name: the5fire age: 26
使用：
在这点上闭包可以被理解为一个只读的对象，你可以给他传递一个属性，但它只能提供给你一个执行的接口。
因此在程序中我们经常需要这样的一个函数对象——闭包，来帮我们完成一个通用的功能，比如——装饰器。
Python垃圾回收机制：
1.引用计数：
引用计数法的原理是：每个对象维护一个ob_ref字段，用来记录该对象当前被引用的次数，每当新的引用指向该对象时，它的引用计数ob_ref加1，
每当该对象的引用失效时计数ob_ref减1，一旦对象的引用计数为0，该对象立即被回收，对象占用的内存空间将被释放。它的缺点是需要额外的空间维护引用计数，这个问题是其次的，
不过最主要的问题是它不能解决对象的“循环引用”，因此，也有很多语言比如Java并没有采用该算法做来垃圾的收集机制。
问题：1.需要额外的空间维护引用计数
2.无法解决循环引用的问题，循环引用 就是A和B相互引用而再没有外部引用A与B中的任何一个，它们的引用计数虽然都为1，但显然应该被回收，但是并不会被回收，就会造成内存泄漏的问题
内存泄漏：内存空间在使用完毕后并未释放
为了解决引用计数无法解决的循环引用问题，Python又引入了另外两种机制
2.标记清除：
标记清除（Mark—Sweep）算法是一种基于追踪回收（tracing GC）技术实现的垃圾回收算法。它分为两个阶段：
第一阶段是标记阶段，GC会把所有的活动对象打上标记，
第二阶段是把那些没有标记的非活动对象进行回收。
3.分代回收：
分代回收是一种以空间换时间的操作方式，
Python将内存根据对象的存活时间划分为不同的集合，每个集合称为一个代，Python将内存分为了3“代”，分别为年轻代（第0代）、中年代（第1代）、老年代（第2代），
他们对应的是3个链表，它们的垃圾收集频率与对象的存活时间的增大而减小。
新创建的对象都会分配在年轻代，年轻代链表的总数达到上限时，Python垃圾收集机制就会被触发，把那些可以被回收的对象回收掉，而那些不会回收的对象就会被移到中年代去，
依此类推，老年代中的对象是存活时间最久的对象，甚至是存活于整个系统的生命周期内。同时，分代回收是建立在标记清除技术基础之上。分代回收同样作为Python的辅助垃圾收集技术处理那些容器对象
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