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

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

其他回答

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)。

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。

使用numpy.load后强制关闭文件:

这可能是一个小众的用法,但我发现它在使用numpy时很有用。加载以读取文件。每隔一段时间,我就会更新文件,需要复制一个同名的文件到目录中。

我使用del来释放文件,并允许我复制新文件。

注意,我想避免使用with context管理器,因为我在命令行上玩图,不想经常按tab键!

看这个问题。

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。

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。