python什么时候删除变量？

我知道python有一个自动垃圾收集器，因此当没有更多的变量引用时，它应该自动删除变量

我的印象是局部变量（函数内部）不会发生这种情况

def funz（z）：
x=f（z）#x是一个np.array，包含大量数据
x0=x[0]
y=f（z+1）#y是一个np数组，包含大量数据
y0=y[0]
#这里还有x和y吗？
返回y0，x0

delx

是节省内存的正确方法吗

def funz（z）：
x=f（z）#x是一个np.array，包含大量数据
x0=x[0]
德尔克斯
y=f（z+1）#y是一个np数组，包含大量数据
y0=y[0]
德利
返回y0，x0

编辑：我对我的示例进行了编辑，使其更接近我的实际问题。 在我的实际问题中，x和y不是列表，而是包含不同大数组的类

编辑：我可以运行以下代码：

x=f（z）
x0=x[0]
打印（x0）
y=f（z+1）
y0=[0]
打印（y0）

实现使用引用计数来确定何时应删除变量

变量超出范围后（如示例中所示），如果没有对它的剩余引用，那么内存将被释放

def a():
    x = 5 # x is within scope while the function is being executed
    print x

a()
# x is now out of scope, has no references and can now be deleted

除了字典键和列表中的元素外，通常很少有理由在Python中手动删除变量

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不过，正如在的答案中所说，使用del可以很好地显示意图。

在单独的函数中编写要从内存中清除的内容。在您的示例中，您可以

  def xdef(z):
    x = f(z) # x is a np.array and contains a lot of data 
    x0 = x[0]

  def funz(z):
    xdef(z)
    y = f(z + 1) # y is a np.array and contains a lot of data
    y0 = y[0]  

    return y[0], x[0] 

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这将导致异常

这取决于变量的实现和类型。对于像INT这样的简单对象，有一些优化。例如，在CPython中，即使在使用了

del

之后，一个简单的int也会重用相同的内存。你不能指望这一点，但它确实说明事情比表面上看起来更复杂

请记住，当您

del

时，您删除的是一个名称，而不一定是一个对象。
例如：

# x is a np.array and contains a lot of data

将更准确地表述为：

# x references a np.array which contains a lot of data

del

将减少该对象上的引用计数，但即使它降至零，也不能保证很快会被垃圾收集

建议你看一个解释和灵感。然后再想想

如果您的“内存不足”，那么您的设计可能存在一个基本问题。很可能您一次加载了太多数据（尝试使用迭代器？），或者您的代码需要更好的结构

我刚看到你的编辑。是否需要同时在内存中存储所有阵列？你能用发电机吗

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另一种选择是使用像SQLite这样的数据库，或者可能是一个

保持两个概念分开很重要：名称和值。Python中的变量是指值的名称。名称具有作用域：定义局部变量（通过为名称赋值）时，变量的作用域为当前函数。当函数返回时，变量消失。但这并不意味着价值消失了

值没有作用域：它们一直存在，直到没有更多的名称引用它们。您可以在函数中创建一个值，然后从该函数返回该值，使函数外部的名称引用该值，并且直到将来某个时候对该值的所有引用都消失后，才会回收该值

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更多细节（包括图片！）在这里：。

我的印象是局部变量（在函数内部）不会发生这种情况。是什么给你留下这样的印象？当函数结束时，本地名称被清除；它们引用的对象在引用计数下降到0时被删除，就像Python中的其他任何地方一样。我收到一个内存不足错误。我知道我能够运行这些脚本independently@Donbeo：当函数运行脚本时，您如何运行它们？它们是作为单独的进程运行还是作为模块运行？@MartijnPieters python中的“scope”与许多其他语言中的“scope”不同，这一事实可能会让OP感到困惑。例如，循环的

没有定义新的作用域，其变量在最终迭代后仍然有效。是的，我需要所有列表。这个例子并不完全是我的代码中的例子。在我的代码中，f返回一个类，其中该类中的某些元素是大型np.ndarray。如果我可以用del之类的东西手动删除变量，那么我认为我的问题将得到解决。请注意：垃圾收集和引用计数不是一回事，Python同时做这两件事。然而，垃圾收集主要用于清除循环引用，因此不是内存管理的主要形式。引用计数会在引用计数降至零时释放内存，它不会等待GC循环。当然也有一些例外，因为python会缓存整数和短字符串，即使出于性能原因没有对它们的实时引用。