Del删除变量及其所指向的对象的绑定。

>>> a = ['a', 'b', 'c']
>>> b = a
>>> del a
>>> b
['a', 'b', 'c']
>>> a
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'a' is not defined

我能想到的一个简单的用例是，如果你已经使用内置函数名作为变量，并且你想在它已经被你的变量名“覆盖”之后使用该函数。

t = ('a', "letter")
value, type = t
print(value, type)
del type
print(type(value))

输出:

a letter
<class 'str'>

我想详细说明公认的答案，以强调将变量设置为None与使用del删除变量之间的细微差别:

给定变量foo = 'bar'，函数定义如下:

def test_var(var):
    if var:
        print('variable tested true')
    else:
        print('variable tested false')

一旦初始声明，test_var(foo)产生的变量测试为true。

现在试一试:

foo = None
test_var(foo)

它产生的变量测试为假。

将这种行为与以下行为进行对比:

del foo
test_var(foo)

现在会引发NameError: name 'foo'没有定义。

显式使用"del"也是比将变量赋值为None更好的实践。如果你试图删除一个不存在的变量，你会得到一个运行时错误，但如果你试图将一个不存在的变量设置为None, Python会无声地将一个新变量设置为None，让你想要删除的变量留在原来的位置。所以del会帮助你尽早发现错误

I think one of the reasons that del has its own syntax is that replacing it with a function might be hard in certain cases given it operates on the binding or variable and not the value it references. Thus if a function version of del were to be created a context would need to be passed in. del foo would need to become globals().remove('foo') or locals().remove('foo') which gets messy and less readable. Still I say getting rid of del would be good given its seemingly rare use. But removing language features/flaws can be painful. Maybe python 4 will remove it :)

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。