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

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其他回答

首先,你可以删除除局部变量之外的其他东西

del list_item[4]
del dictionary["alpha"]

这两者显然都是有用的。其次,在局部变量上使用del使意图更加明确。比较:

del foo

to

foo = None

我知道在del foo的情况下,目的是从作用域中删除变量。foo = None是否这样做还不清楚。如果有人只是赋值foo = None,我可能会认为这是死代码。但我立刻就知道,编码del foo的人想要做什么。

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。

当你使用sys.exc_info()检查异常时,有一个特定的例子说明你应该使用del(可能还有其他的例子,但我知道这个是现成的)。这个函数返回一个元组、引发的异常类型、消息和一个回溯。

前两个值通常足以诊断错误并对其进行处理,但第三个值包含从引发异常的位置到捕获异常的位置之间的整个调用堆栈。特别是,如果你做

try:
    do_evil()
except:
    exc_type, exc_value, tb = sys.exc_info()
    if something(exc_value):
        raise

回溯,TB最终在调用堆栈的局部变量中,创建了一个不能被垃圾收集的循环引用。因此,重要的是要做到:

try:
    do_evil()
except:
    exc_type, exc_value, tb = sys.exc_info()
    del tb
    if something(exc_value):
        raise

打破循环引用。在许多情况下,您希望调用sys.exc_info(),就像使用元类魔法一样,回溯是有用的,因此您必须确保在可能离开异常处理程序之前清除它。如果你不需要回溯,你应该立即删除它,或者直接执行:

exc_type, exc_value = sys.exc_info()[:2]

一起避免这一切。

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 ']