自动释放python中不再使用的变量的内存

我是Python新手。 比方说，我使用大熊猫数据帧。 我的代码看起来像：

all_data = pd.read_csv(huge_file_name)
part_data = all_data.loc['ColumnName1', 'ColumnName2','ColumnName3']
data_filtered = part_data.loc[:,part_data['ColumnName2']==-1]

等等。 python可以通过某种方式删除所有不再使用的_数据、部分_数据和其他变量吗？ 我可以编写

delvar\u name

，但它会将代码更改为非常脏。 我也可以使用相同的名称来处理所有变量，但看起来也不太好。

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提前谢谢大家

使用

del

关键字是一种方法；我不确定你对代码“脏”的担心还有多少要做。Python的人喜欢这样说，这就是一个例子

否则，在函数范围内声明中间变量，当函数终止时，这些变量使用的空间将被释放（或者标记为“垃圾收集”；参见下文）

所以你可以：

导入gc
all_data=pd.read_csv（大型文件名）
part_data=all_data.loc['ColumnName1'，'ColumnName2'，'ColumnName3']
数据过滤=部分数据。loc[：，部分数据['ColumnName2']=-1]
删除所有数据，部分数据
#如果你不耐烦于释放你的记忆，比如现在
gc.collect（）

或者你可以：

导入gc
def过滤器_数据（填充）：
所有数据=pd.read\U csv（填充）
part_data=all_data.loc['ColumnName1'，'ColumnName2'，'ColumnName3']
返回part_data.loc[：，part_data['ColumnName2']=-1]
数据过滤=过滤数据（大文件名）
#强制立即对范围外变量进行垃圾收集
gc.collect（）

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del

关键字从本地作用域释放变量，以便（最终）对其进行垃圾收集，但当变量超出作用域时释放的内存可能不会立即返回到操作系统。AMC很有帮助地向您指出了详细信息

垃圾收集策略是博士级的计算机科学知识，但我的直觉是，只有当Python运行时受到释放内存的“压力”时，才会触发GC；与中一样，新的变量声明需要使用一些以前由范围外变量使用的内存

您很小心地指出，这是一个正在读取到单个（Pandas）数据结构中的大型CSV文件，但请注意，超出范围的变量通常会自动进行垃圾收集，并且通常您不需要自己对该过程进行微管理

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您可能会发现Python中垃圾收集的一些背景知识很有启发性，并且讨论了

del

有用的其他时间（例如从列表中删除片段）。

这是否回答了您的问题？什么是

all_data.loc['ColumnName1'、'ColumnName2'、'ColumnName3']

？