python釋放
我覺得可能是因為你的py文件在第一次啟動後，已經編譯成pyc文件了，再次啟動的時候都是載入pyc，省去了編譯的階段，所以速度很快。
你可以試著把程序目錄下的所有pyc或者你的代碼文件對應的pyc文件刪除，看看是不是可以和第一次載入速度相同
Ⅱ python刪除命令
在Python中，"刪除命令"主要是指刪除數據結構中的元素或對象，常見的方法有使用del關鍵字、remove()方法、pop()方法和clear()方法。
1. 使用del關鍵字：
- del是Python中用於刪除的最直接方式。
- 刪除列表中的元素：通過索引刪除列表中的元素，例如del my_list[2]，這將刪除my_list中索引為2的元素。
- 刪除字典中的鍵值對：使用del可以刪除字典中指定的鍵值對，例如del my_dict['b']，這將刪除鍵為'b'的鍵值對。
- 刪除整個變數：使用del可以刪除整個變數，釋放內存，例如del my_variable。
2. 使用remove()方法：
- remove()方法是列表對象的方法，用於刪除列表中某個值的第一次出現。
- 例如my_list.remove(3)，這將刪除列表中第一次出現的數字3。
3. 使用pop()方法：
- pop()方法可以刪除列表中的元素，並返回該元素。
- 可以通過指定索引來刪除特定位置的元素，默認刪除最後一個元素。
- 例如removed_element = my_list.pop(2)，這將刪除索引為2的元素，並將其賦值給removed_element。
4. 使用clear()方法：
- clear()方法用於清空列表或字典中的所有元素，但不刪除對象本身。
- 例如my_list.clear()或my_dict.clear()，這將清空my_list或my_dict中的所有元素。
此外，如果是指卸載Python本身，而不是刪除Python數據結構中的元素或對象，那麼具體方法取決於操作系統和Python的安裝方式，通常可以使用操作系統自帶的包管理工具、手動刪除Python文件和目錄或使用特定的Python版本管理工具等方法。
Ⅲ 編程釋放資源是什麼意思
編程釋放資源是指，在編寫程序時及時釋放內存、文件、網路等資源，以確保系統的穩定和性能。當我們運行過程中指定了某個資源，程序結束時需要將它釋放掉，否則這些資源會一直佔用著系統的資源，導致系統資源不足或運行緩慢的情況出現。在編程中遵守資源釋放的原則，可以大大提高程序運行的效率和穩定性。
編程釋放資源的過程主要是通過垃圾回收來實現的。垃圾回收是指在編程過程中，自動找出不需要的數據，然後釋放該數據所佔的內存空間。垃圾回收的作用是，避免一些小的內存泄漏問題，減少程序的空間佔用；同時，也可以避免人工操作的繁瑣。
為了更好地實現編程釋放資源，我們可以藉助一些強大和高效的編程工具。例如，Java編程中的垃圾回收機制，就可以自動對堆中不再被引用的對象進行回收。此外，Python編程語言中也內置了垃圾回收功能，可以自動回收Python對象佔用的內存。因此，在編寫程序時，我們不僅需要保證代碼的質量和效率，也需要在資源釋放方面嚴格要求自己，以保證程序的穩定性和可靠性。
Ⅳ python sys.path.append 運行完釋放嗎
當然釋放。
python的變數的生命周期只在當前mole里。 出了mole除非明確傳遞過去，否則都過期。
如果不想釋放，你直接手工寫在環境變數里。
Ⅳ python釋放佔用的顯存
Stuck in Texas until the end of Octobe
Ⅵ Python 用del刪除變數以後為什麼還是OOM（Python的內存管理與垃圾回收）
本文使用 Zhihu On VSCode 創作並發布
目錄：
一、前言 Preface
我一直以來沒怎麼認真學過python的內存釋放機制，對於這東西總處於一種一知半解的情況。總以為我del 一個變數，那就自動在內存里刪除了這個變數，自然而然地內存就被釋放了。
然而，目前我工作剛滿一年，在這一年的時光里，我遇到三四次無法理解的OOM錯誤，讓我不得不認真的research一下單純的del 到底能不能做到我想做的事。
我自己雖說一直有個讀博的想法，但是在工作中為了效率，其實很多時候能用就行，並不用達到知其然，且知其所以然 的程度。所以我先調查到了一些問題出現的原因以及解決方法，最後再學習一下Python自己的內存回收機制。
Without further ado, let's start.二、實用正題 Practical part
從這篇博文 中，我們可以看到 必須要 import gc 然後用 gc.collect() 去回收已經 del 的大文件。在博文中，作者提到了用一個自定義函數清除環境中所有的全局變數。可能用得上，就轉載記錄到這里。
三、小學一點 Learn a little bit.python的內存管理方式
這是最新的Python-3.10 的關於內存管理的文檔,文章長度很短，可以花兩分鍾閱讀一下。（不過我也讀不懂，或許應該讀 gc 的文檔）
准備知識： 關於變數與指向的對象
背景知識： from here
在編程中，程序的對象存儲在內存中以供快速訪問。在許多編程語言中，程序代碼中的變數實際上只是一個指向內存中對象地址的指針。當變數被使用時，進程會從內存讀取其值並對其進行操作。在早期的編程語言中，開發者需要手動管理程序的所有內存。這意味著在創建列表或對象之前，你需要先分配變數的內存。完成對變數的操作後，你需要釋放內存，以便其他人使用。這導致了兩個問題：忘記釋放內存。如果不釋放使用完畢的內存，會導致內存泄漏，導致程序隨著時間的推移使用過多內存。過早釋放內存。第二種類型的問題是過早釋放仍然被使用的內存。這可能導致程序崩潰，因為它嘗試訪問不存在的內存值，或者可能導致數據損壞。引用一個已經釋放內存的對象稱為懸掛指針。
因此，現代語言中都採用了自動內存管理和垃圾回收機制。Python中採用以下策略實現內存回收。
3.1 引用計數 (Reference count)
在Python中，每個對象都有指向該對象的引用總數---引用計數
在Python中，每一個對象的核心是一個PyObject結構體，它包含一個引用計數器（ob_refcnt）。程序運行時實時更新這個計數器的值，反映當前對象被引用的數量。當對象的引用計數值為0，內存就會立即釋放。查看對象引用計數的方法是使用sys.getrefcount()。
基本原理是，一個Python對象的引用計數在對象被引用時增加，在對象被引用解除時減少。當對象的引用計數為0，內存就被釋放。
導致引用計數加一的情況：
導致引用計數減一的情況：
舉例
引用計數的優點 (pros)
高效、實時，一旦一個對象的引用計數歸零，內存就直接釋放。無需等待特定時機，釋放內存時間在程序運行過程中，程序運行比較平穩
引用計數的缺點 (cons)
雖然邏輯簡單，但實現有些復雜。每個對象都需要分配單獨的空間來統計引用計數，並需要維護這個計數
在某些情況下，可能會比較慢。通常垃圾回收平穩運行，但當需要釋放大型對象時，如字典，需要對引用的所有對象進行嵌套循環調用，可能花費較長時間。
循環引用 (Circular References)，這是引用計數難以解決的問題，需要使用其他垃圾回收演算法進行補充。
3.2 標記清除 (Mark and Sweep)
Python採用「標記-清除」(Mark and Sweep)演算法解決容器對象可能產生的循環引用問題。(注意，只有容器對象才會產生循環引用，如列表、字典、自定義類對象、元組等。數字、字元串等簡單類型不會出現循環引用。作為一種優化策略，對於只包含簡單類型的元組也不在標記清除演算法的考慮之列)
循環引用示例
對於循環引用問題，比如兩個對象互相引用對方，當它們各自沒有其他引用（即引用計數都只有1），如果能識別出這個循環引用，將它們的計數減去，就可以看到它們的真實引用計數。為此，有一種方法，例如從對象A出發，沿著引用找到對象B，將B的引用計數減1；然後從B返回到A，將A的計數減1，這樣可以去除這個循環引用關系。不過，還有一個需要考慮的地方。如果A只單向引用B，在找到B之前不知道B是否也引用A，先減去B的計數可能會讓B成為不可回收的對象。為了解決這個問題，Python常將內存塊一分為二，一部分用於保存真正的引用計數，另一部分用於引用計數副本，在副本上進行實驗。例如，在副本中維護兩個鏈表，一個放不可回收的對象集合，另一個放被標記為可以回收的對象（計數減為0），然後在後者中找一些被前者中對象直接或間接單向引用的對象，將它們移動到前者的表中。這樣可以確保不應該被回收的對象不會被回收，應該被回收的對象都被回收。
3.3 分代回收 (Generational garbage collection)
這是一種以空間換取時間的方法。分代回收基於這樣的統計事實：程序中存在一定比例的內存塊生存周期較短；剩下的內存塊，生存周期較長，甚至從程序開始到程序結束。生存期較短的對象比例通常在 80%～90% 之間。這種思想簡單地說就是：對象存在時間越長，越可能是非垃圾，應該越少去收集。在執行標記-清除演算法時，可以有效減少遍歷的對象數，從而提高垃圾回收速度。Python gc給對象定義了三種世代(0,1,2)，每一個新生對象在generation zero中，如果它在一輪gc掃描中活了下來，那麼它將被移至generation one，在那裡它將較少地被掃描，如果它又活過了一輪gc,它又將被移至generation two，在那裡它被掃描的次數將會更少。gc的掃描觸發時機是當某一世代中被分配的對象與被釋放的對象之差達到某一閾值時。值得注意的是，當某一世代的掃描被觸發時，比該世代年輕的世代也會被掃描。也就是說，如果世代2的gc掃描被觸發，世代0,世代1也將被掃描；如果世代1的gc掃描被觸發，世代0也會被掃描。
該閾值可以通過下面兩個函數查看和調整:
常用函數：
如果垃圾回收不易理解，我們可以用現實生活中的例子來聯想。開發商拍地，房管局登記開發商捂地的數量，增加或減少。這就是引用計數。如果地出現糾紛，陷入循環死結，政府會分別處理，各個擊破。這就是標記-清除。如果開發商後台強大，捂地不開發，地方政府只能採取一貫做法，「讓後代去解決」。這就是分代回收。關於set_threshold()中的三個參數threshold0, threshold1, threshold2的介紹：gc會記錄自從上次收集以來新分配的對象數量與釋放的對象數量，當兩者之差超過threshold0的值時，gc的掃描就會啟動，初始時只有世代0被檢查。如果自從世代1最近一次被檢查以來，世代0被檢查超過 threshold_1 次，那麼對世代1的檢查將被觸發。相同的，如果自從世代2最近一次被檢查以來，世代1被檢查超過 threshold_2 次，那麼對世代2的檢查將被觸發。get_threshold()是獲取三者的值，默認值為(700,10,10)。