del在python中什么时候有用?

您可以使用它来删除数组中的单个元素，而不是切片语法x[i:i+1]=[]。这可能是有用的，例如，如果你在操作系统。行走并希望删除目录中的一个元素。不过，我不认为关键字对此有用，因为可以使用[].remove(index)方法(.remove方法实际上是search-and-remove-first-instance-of-value)。

del所做的部分(来自Python语言参考):

删除名称将从本地或全局名称空间删除该名称的绑定

将None赋值给名称不会删除名称与名称空间的绑定。

(我想关于移除名称绑定是否真的有用可能会有一些争论，但这是另一个问题。)

这是我贡献的2美分:

我有一个优化问题，我使用一个Nlopt库。 我初始化类和它的一些方法，我在代码的其他几个部分使用。

我得到的结果是随机的，即使是同样的数值问题。

我刚刚意识到，通过这样做，一些虚假数据包含在对象中，而它应该没有任何问题。使用del后，我猜内存被正确地清除，这可能是一个内部问题的类，其中一些变量可能不喜欢被重用没有适当的构造函数。

由于我还没有看到交互式控制台的答案，我将展示一个。

当foo=None时，该引用和对象存在，它不指向它。

而del foo也会销毁对象和引用。

如果你这样做如果foo是None并且它被删除了它就会升起NameError作为引用，它的对象所有介于两者之间的东西都会被del删除

删除目标列表会递归地从左到右删除每个目标。

与此同时，foo=None只是一个指向None的引用，因此引用仍然是有效的，对象也是如此。

[…在Python中，变量是对象的引用，任何变量都可以引用任何对象[…]

链接到引用1

链接到引用2

Del经常出现在__init__.py文件中。任何在__init__.py文件中定义的全局变量都将自动“导出”(它将包含在from模块import *中)。避免这种情况的一种方法是定义__all__，但这可能会很混乱，并不是每个人都使用它。

例如，如果你在__init__.py中有这样的代码

import sys
if sys.version_info < (3,):
    print("Python 2 not supported")

然后您的模块将导出sys名称。你应该写

import sys
if sys.version_info < (3,):
    print("Python 2 not supported")

del sys

我发现在使用Numpy处理大数据时，del对于伪手动内存管理非常有用。例如:

for image_name in large_image_set:
    large_image = io.imread(image_name)
    height, width, depth = large_image.shape
    large_mask = np.all(large_image == <some_condition>)
    # Clear memory, make space
    del large_image; gc.collect()

    large_processed_image = np.zeros((height, width, depth))
    large_processed_image[large_mask] = (new_value)
    io.imsave("processed_image.png", large_processed_image)

    # Clear memory, make space
    del large_mask, large_processed_image; gc.collect()

当Python GC无法跟上时，系统会疯狂地切换，这可能会导致脚本停止，而它在宽松的内存阈值下运行得非常流畅，从而在机器工作时留下了足够的空间来使用机器浏览和编码。