我发现del有用的一个地方是清除for循环中的无关变量:

for x in some_list:
  do(x)
del x

现在你可以确定，如果你在for循环之外使用x，它将是没有定义的。

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。

还有一个小众用途: 在带有ROOT5或ROOT6的pyroot中，"del"可以用于删除引用不再存在的c++对象的python对象。这允许pyroot的动态查找找到同名的c++对象，并将其绑定到python名称。所以你可以有这样一个场景:

import ROOT as R
input_file = R.TFile('inputs/___my_file_name___.root')
tree = input_file.Get('r')
tree.Draw('hy>>hh(10,0,5)')
R.gPad.Close()
R.hy # shows that hy is still available. It can even be redrawn at this stage.
tree.Draw('hy>>hh(3,0,3)') # overwrites the C++ object in ROOT's namespace
R.hy # shows that R.hy is None, since the C++ object it pointed to is gone
del R.hy
R.hy # now finds the new C++ object

希望ROOT7的更健全的对象管理能够填补这个空缺。

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

我发现del有用的一个地方是清除for循环中的无关变量:

for x in some_list:
  do(x)
del x

现在你可以确定，如果你在for循环之外使用x，它将是没有定义的。

另一个小众案例，但很有用。

from getpass import getpass

pass = getpass()
token = get_auth_token(pass)
del pass

# Assume more code here...

在删除pass变量之后，您不会冒它稍后被错误打印出来的风险，或者以其他方式结束在日志或堆栈跟踪中。