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在很多情况下，你肯定不会再使用列表了，我希望现在应该释放内存

a = [11,22,34,567,9999]
del a

我不确定它是否真的释放内存，你可以使用

del a[:]

这实际上删除了列表 a 中的所有元素。

所以最好的释放方式是这样吗？

def realse_list(a):
   del a[:]
   del a

不太确定。需要你的意见。

顺便说一句，元组和集合怎么样？

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def release_list(a):
   del a[:]
   del a

永远不要这样做。Python 自动释放所有不再被引用的对象，所以一个简单的del a方法确保如果列表没有在其他任何地方引用，列表的内存将被释放。如果是这种情况，那么各个列表项也将被释放（以及仅从它们引用的任何对象，依此类推），除非仍然引用了某些单独的项。

这意味着唯一del a[:]; del a会发布更多内容的时间del a是在其他地方引用列表时。这正是您不应该清空列表的时候：其他人仍在使用它！！！

基本上，您不应该考虑管理内存。相反，请考虑管理对对象的引用。在所有 Python 代码的 99% 中，Python 会在你上次需要它之后很快清理掉所有你不需要的东西，这没有问题。每当一个函数完成该函数中的所有局部变量“死亡”时，如果它们指向没有在其他任何地方引用的对象，它们将被删除，并且将级联到这些对象中包含的所有内容。

唯一需要考虑的是当你有一个大对象（比如一个巨大的列表）时，你用它做一些事情，然后你开始一个长时间运行（或内存密集型）的子计算，其中大对象子计算不需要。因为您有对它的引用，所以在子计算完成然后您返回之前，不会释放大对象。在这种情况下（并且只有这种情况），您可以del在开始子计算之前显式引用大对象，以便可以更早地释放大对象（如果没有其他人正在使用它；如果调用者将对象传递给您并且调用者在您返回后仍然需要它，那么您会非常很高兴它没有被释放）。

于 2012-09-14T03:19:02.733 回答
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正如@monkut 所指出的，在大多数情况下，您可能不应该过多担心内存管理。如果您确实有一个巨大的列表，您确定您现在已经完成并且它不会超出当前函数的范围，但是：

del a只是删除你a的那块内存的名字。如果其他一些功能或结构或其他任何东西仍然引用它，它不会被删除；如果此代码在名称下唯一引用该列表a并且您使用的是 CPython，则引用计数器将立即释放该内存。其他实现（PyPy、Jython、IronPython）可能不会立即杀死它，因为它们有不同的垃圾收集器。

因此，函数中的del a语句realse_list实际上并没有做任何事情，因为调用者仍然有一个引用！

del a[:]正如您所注意到的，将从列表中删除元素，因此可能会删除大部分内存使用。

您可以the_set.clear()使用集合来实现类似的行为。

你可以对元组做的所有事情，因为它们是不可变的，del the_tuple希望没有其他人引用它——但你可能不应该有巨大的元组！

于 2012-09-14T03:00:25.987 回答
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Python 使用引用计数来管理其资源。

import sys
class foo:
    pass

b = foo()
a = [b, 1]

sys.getrefcount(b)  # gives 3
sys.getrefcount(a)  # gives 2

a = None  # delete the list
sys.getrefcount(b)  # gives 2

在上面的例子中，当你把 b 放入一个列表时，它的引用计数会增加，正如你所看到的，当你删除列表时，b 的引用计数也会减少。所以在你的代码中

def release_list(a):
   del a[:]
   del a

是多余的。

总之，您需要做的就是将列表分配给 None 对象或使用 del 关键字从属性字典中删除列表。（又名，解除名称与实际对象的绑定）。例如，

a = None # or
del a

当对象的引用计数变为零时，python 将为您释放内存。为了确保对象被删除，您必须确保没有其他地方通过名称或容器引用该对象。

sys.getrefcount(b) # gives 2

如果sys.getrefcount给你 2，这意味着你是唯一拥有对象引用的人，并且当你这样做时

b = None

它将从内存中释放出来。

于 2012-09-14T03:56:00.170 回答
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如果您担心数据类型的内存管理和性能，为什么不使用链接双队列之类的东西。

首先，它的内存占用分散在内存之外，因此您不必立即分配大量连续内存。

其次，您将看到更快的入队和出队访问时间，因为与标准列表不同，当您删除一个中间元素时，无需在索引中滑动列表的其余部分，这在大型列表中需要时间。

我还应该注意，如果您只使用整数，我建议您查看二进制堆，因为您会看到 O(log^2n) 访问时间，而列表的访问时间大多为 O(N)。

于 2012-09-14T03:47:54.293 回答
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如果您需要释放列表的内存，保留列表的名称，您可以简单地写a=[]

于 2020-05-24T16:45:55.130 回答