我真的想不出Python需要del关键字的任何原因(而且大多数语言似乎都没有类似的关键字)。例如，与其删除变量，还不如将None赋值给它。当从字典中删除时，可以添加del方法。
在Python中保留del是有原因的吗，还是它是Python前垃圾收集时代的遗迹?
当前回答
只是另一种想法。
当在Django这样的框架中调试http应用程序时，调用堆栈中充满了以前使用过的无用和混乱的变量，特别是当它是一个非常长的列表时，这对开发人员来说是非常痛苦的。因此，在这一点上，名称空间控制可能是有用的。
其他回答
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。)
有一次我不得不使用:
del serial
serial = None
因为只使用:
serial = None
没有及时释放串口，无法立即再次打开。 从这一课中，我了解到del的真正意思是:“现在就开始!然后等待直到它完成”这在很多情况下都很有用。当然，你可能有一个system.gc.del_this_and_wait_balbalba (obj)。
"del"命令对于控制数组中的数据非常有用，例如:
elements = ["A", "B", "C", "D"]
# Remove first element.
del elements[:1]
print(elements)
输出:
[' b '， ' c '， ' d ']
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。
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。
