Python的垃圾收集器使用引用计数技术来跟踪对象的引用情况。每个Python对象在构建时都具有一个引用计数器，初始值为1。每当对象被引用时，引用计数器增加1；每当对象不再被引用时，引用计数器减1。当引用计数器减至0时，Python解释器自动回收对象的内存空间。
引用计数技术虽然简单，但是可能会遗漏一些循环引用的情况。循环引用是指两个或多个对象形成一种循环引用的关系，导致它们的引用计数器不能降至0，从而无法进行垃圾回收。为了解决这个问题，Python使用了备用机制来检测和清除循环引用的对象。
Python垃圾收集器使用的是分代回收机制。它把内存空间分为若干代，每一代包含一组对象。新创建的对象被分配到第0代中，如果它们经过了垃圾回收仍然存活，就会被移动到第1代中；如果它们在第1代中经过了垃圾回收仍然存活，就会被移动到第2代中。这样通过分代回收机制，可以更快地回收不再使用的内存。
Python回收内存的表现在于，当一个变量或者一个对象不再被引用时，Python解释器会自动回收这些对象所占用的内存空间。然而，Python并不保证垃圾收集的及时性。垃圾回收是由Python解释器在运行时自动管理的，可能会导致内存泄漏或内存占用较高的情况出现，特别是在处理大量数据时。此时，可以使用垃圾回收的手动控制方式，调用Python的gc模块来回收内存。
总之，对于Python回收内存的机制，我们应该深入理解Python的垃圾收集机制和分代回收机制，并适时采取手动控制的方式来优化Python程序的运行效率。
