首先查看以下代码

a='bbc'
print(id(a))
a+='acc'
print(a)
print(id(a))

输出

2632246903672
bbcacc
2632246924432

可见a指向的内存地址不同了
在一些博客上找到了以下参照

python所声明的变量都以对象的形式存在，存在于机器的固定内存之中。
可以理解为变量名为对象的指针
如声明a=3，则a指向存储3的空间，python通过使用计数器的方式来判断空间的引用情况，当计数器为0时则会将内存回收。

一个更明确的理解

首先要明白对象和引用的概念 （例子：a=1, a为引用，1为对象，对象1的引用计数器为1，b=1此时内存中只有一个对象1，a,b都为引用，对象的引用计数器此时为2，因为有两个引用）

python的垃圾回收（3种）

引用计数

当对象的引用的计数器变为0的时候，该对象可能在内存中，但是已经不能访问。python的垃圾回收时候不能做其他操作，如果一个对象的引用计数变为0的时候python就去回收该对象，那么很显然Python的效率会很差，那什么时候python会来回收呢？这是一个好问题。
python会监听自己new了多少个新的对象和有多少对象的引用计数器变为了，两个数值做差的到的数和阈值去比较，大于阈值，内存开始进行垃圾回收，销毁引用计数器为0的对象。
优点:简单实时性，缺点：维护引用计数消耗资源，循环引用。

分代回收

为了提高效率，有很多对象，清理了很多次他依然存在，可以认为，这样的对象不需要经常回收，可以把它分到不同的集合，每个集合回收的时间间隔不同。简单的说这就是python的分代回收。
具体说一下，python中的垃圾分为1，2，3代，在1代里的对象每次回收都会去清理，当清理后有引用的对象依然存在，此时他会进入2代集合，同理2代集合清理的时候存在的对象会进入2代集合。
每个集合的清理时间如何分配，会先清理1代垃圾，当清理10次一代垃圾后会清理一次2代垃圾，当清理10次2代垃圾后会清理2代垃圾。

标记清除

按需分配，当内存不够的时候，从寄存器和程序栈上的引用出发，遍历对象，将遍历的对象打上标记，然后在内存中清除没有标记的对象。

参照博客https://blog.csdn.net/lcvcl/article/details/79399754
https://www.cnblogs.com/jingtyu/p/7472662.html