python释放
我觉得可能是因为你的py文件在第一次启动后，已经编译成pyc文件了，再次启动的时候都是加载pyc，省去了编译的阶段，所以速度很快。
你可以试着把程序目录下的所有pyc或者你的代码文件对应的pyc文件删除，看看是不是可以和第一次加载速度相同
Ⅱ python删除命令
在Python中，"删除命令"主要是指删除数据结构中的元素或对象，常见的方法有使用del关键字、remove()方法、pop()方法和clear()方法。
1. 使用del关键字：
- del是Python中用于删除的最直接方式。
- 删除列表中的元素：通过索引删除列表中的元素，例如del my_list[2]，这将删除my_list中索引为2的元素。
- 删除字典中的键值对：使用del可以删除字典中指定的键值对，例如del my_dict['b']，这将删除键为'b'的键值对。
- 删除整个变量：使用del可以删除整个变量，释放内存，例如del my_variable。
2. 使用remove()方法：
- remove()方法是列表对象的方法，用于删除列表中某个值的第一次出现。
- 例如my_list.remove(3)，这将删除列表中第一次出现的数字3。
3. 使用pop()方法：
- pop()方法可以删除列表中的元素，并返回该元素。
- 可以通过指定索引来删除特定位置的元素，默认删除最后一个元素。
- 例如removed_element = my_list.pop(2)，这将删除索引为2的元素，并将其赋值给removed_element。
4. 使用clear()方法：
- clear()方法用于清空列表或字典中的所有元素，但不删除对象本身。
- 例如my_list.clear()或my_dict.clear()，这将清空my_list或my_dict中的所有元素。
此外，如果是指卸载Python本身，而不是删除Python数据结构中的元素或对象，那么具体方法取决于操作系统和Python的安装方式，通常可以使用操作系统自带的包管理工具、手动删除Python文件和目录或使用特定的Python版本管理工具等方法。
Ⅲ 编程释放资源是什么意思
编程释放资源是指，在编写程序时及时释放内存、文件、网络等资源，以确保系统的稳定和性能。当我们运行过程中指定了某个资源，程序结束时需要将它释放掉，否则这些资源会一直占用着系统的资源，导致系统资源不足或运行缓慢的情况出现。在编程中遵守资源释放的原则，可以大大提高程序运行的效率和稳定性。
编程释放资源的过程主要是通过垃圾回收来实现的。垃圾回收是指在编程过程中，自动找出不需要的数据，然后释放该数据所占的内存空间。垃圾回收的作用是，避免一些小的内存泄漏问题，减少程序的空间占用；同时，也可以避免人工操作的繁琐。
为了更好地实现编程释放资源，我们可以借助一些强大和高效的编程工具。例如，Java编程中的垃圾回收机制，就可以自动对堆中不再被引用的对象进行回收。此外，Python编程语言中也内置了垃圾回收功能，可以自动回收Python对象占用的内存。因此，在编写程序时，我们不仅需要保证代码的质量和效率，也需要在资源释放方面严格要求自己，以保证程序的稳定性和可靠性。
Ⅳ python sys.path.append 运行完释放吗
当然释放。
python的变量的生命周期只在当前mole里。 出了mole除非明确传递过去，否则都过期。
如果不想释放，你直接手工写在环境变量里。
Ⅳ python释放占用的显存
Stuck in Texas until the end of Octobe
Ⅵ Python 用del删除变量以后为什么还是OOM（Python的内存管理与垃圾回收）
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布
目录：
一、前言 Preface
我一直以来没怎么认真学过python的内存释放机制，对于这东西总处于一种一知半解的情况。总以为我del 一个变量，那就自动在内存里删除了这个变量，自然而然地内存就被释放了。
然而，目前我工作刚满一年，在这一年的时光里，我遇到三四次无法理解的OOM错误，让我不得不认真的research一下单纯的del 到底能不能做到我想做的事。
我自己虽说一直有个读博的想法，但是在工作中为了效率，其实很多时候能用就行，并不用达到知其然，且知其所以然 的程度。所以我先调查到了一些问题出现的原因以及解决方法，最后再学习一下Python自己的内存回收机制。
Without further ado, let's start.二、实用正题 Practical part
从这篇博文 中，我们可以看到 必须要 import gc 然后用 gc.collect() 去回收已经 del 的大文件。在博文中，作者提到了用一个自定义函数清除环境中所有的全局变量。可能用得上，就转载记录到这里。
三、小学一点 Learn a little bit.python的内存管理方式
这是最新的Python-3.10 的关于内存管理的文档,文章长度很短，可以花两分钟阅读一下。（不过我也读不懂，或许应该读 gc 的文档）
准备知识： 关于变量与指向的对象
背景知识： from here
在编程中，程序的对象存储在内存中以供快速访问。在许多编程语言中，程序代码中的变量实际上只是一个指向内存中对象地址的指针。当变量被使用时，进程会从内存读取其值并对其进行操作。在早期的编程语言中，开发者需要手动管理程序的所有内存。这意味着在创建列表或对象之前，你需要先分配变量的内存。完成对变量的操作后，你需要释放内存，以便其他人使用。这导致了两个问题：忘记释放内存。如果不释放使用完毕的内存，会导致内存泄漏，导致程序随着时间的推移使用过多内存。过早释放内存。第二种类型的问题是过早释放仍然被使用的内存。这可能导致程序崩溃，因为它尝试访问不存在的内存值，或者可能导致数据损坏。引用一个已经释放内存的对象称为悬挂指针。
因此，现代语言中都采用了自动内存管理和垃圾回收机制。Python中采用以下策略实现内存回收。
3.1 引用计数 (Reference count)
在Python中，每个对象都有指向该对象的引用总数---引用计数
在Python中，每一个对象的核心是一个PyObject结构体，它包含一个引用计数器（ob_refcnt）。程序运行时实时更新这个计数器的值，反映当前对象被引用的数量。当对象的引用计数值为0，内存就会立即释放。查看对象引用计数的方法是使用sys.getrefcount()。
基本原理是，一个Python对象的引用计数在对象被引用时增加，在对象被引用解除时减少。当对象的引用计数为0，内存就被释放。
导致引用计数加一的情况：
导致引用计数减一的情况：
举例
引用计数的优点 (pros)
高效、实时，一旦一个对象的引用计数归零，内存就直接释放。无需等待特定时机，释放内存时间在程序运行过程中，程序运行比较平稳
引用计数的缺点 (cons)
虽然逻辑简单，但实现有些复杂。每个对象都需要分配单独的空间来统计引用计数，并需要维护这个计数
在某些情况下，可能会比较慢。通常垃圾回收平稳运行，但当需要释放大型对象时，如字典，需要对引用的所有对象进行嵌套循环调用，可能花费较长时间。
循环引用 (Circular References)，这是引用计数难以解决的问题，需要使用其他垃圾回收算法进行补充。
3.2 标记清除 (Mark and Sweep)
Python采用“标记-清除”(Mark and Sweep)算法解决容器对象可能产生的循环引用问题。(注意，只有容器对象才会产生循环引用，如列表、字典、自定义类对象、元组等。数字、字符串等简单类型不会出现循环引用。作为一种优化策略，对于只包含简单类型的元组也不在标记清除算法的考虑之列)
循环引用示例
对于循环引用问题，比如两个对象互相引用对方，当它们各自没有其他引用（即引用计数都只有1），如果能识别出这个循环引用，将它们的计数减去，就可以看到它们的真实引用计数。为此，有一种方法，例如从对象A出发，沿着引用找到对象B，将B的引用计数减1；然后从B返回到A，将A的计数减1，这样可以去除这个循环引用关系。不过，还有一个需要考虑的地方。如果A只单向引用B，在找到B之前不知道B是否也引用A，先减去B的计数可能会让B成为不可回收的对象。为了解决这个问题，Python常将内存块一分为二，一部分用于保存真正的引用计数，另一部分用于引用计数副本，在副本上进行实验。例如，在副本中维护两个链表，一个放不可回收的对象集合，另一个放被标记为可以回收的对象（计数减为0），然后在后者中找一些被前者中对象直接或间接单向引用的对象，将它们移动到前者的表中。这样可以确保不应该被回收的对象不会被回收，应该被回收的对象都被回收。
3.3 分代回收 (Generational garbage collection)
这是一种以空间换取时间的方法。分代回收基于这样的统计事实：程序中存在一定比例的内存块生存周期较短；剩下的内存块，生存周期较长，甚至从程序开始到程序结束。生存期较短的对象比例通常在 80%～90% 之间。这种思想简单地说就是：对象存在时间越长，越可能是非垃圾，应该越少去收集。在执行标记-清除算法时，可以有效减少遍历的对象数，从而提高垃圾回收速度。Python gc给对象定义了三种世代(0,1,2)，每一个新生对象在generation zero中，如果它在一轮gc扫描中活了下来，那么它将被移至generation one，在那里它将较少地被扫描，如果它又活过了一轮gc,它又将被移至generation two，在那里它被扫描的次数将会更少。gc的扫描触发时机是当某一世代中被分配的对象与被释放的对象之差达到某一阈值时。值得注意的是，当某一世代的扫描被触发时，比该世代年轻的世代也会被扫描。也就是说，如果世代2的gc扫描被触发，世代0,世代1也将被扫描；如果世代1的gc扫描被触发，世代0也会被扫描。
该阈值可以通过下面两个函数查看和调整:
常用函数：
如果垃圾回收不易理解，我们可以用现实生活中的例子来联想。开发商拍地，房管局登记开发商捂地的数量，增加或减少。这就是引用计数。如果地出现纠纷，陷入循环死结，政府会分别处理，各个击破。这就是标记-清除。如果开发商后台强大，捂地不开发，地方政府只能采取一贯做法，“让后代去解决”。这就是分代回收。关于set_threshold()中的三个参数threshold0, threshold1, threshold2的介绍：gc会记录自从上次收集以来新分配的对象数量与释放的对象数量，当两者之差超过threshold0的值时，gc的扫描就会启动，初始时只有世代0被检查。如果自从世代1最近一次被检查以来，世代0被检查超过 threshold_1 次，那么对世代1的检查将被触发。相同的，如果自从世代2最近一次被检查以来，世代1被检查超过 threshold_2 次，那么对世代2的检查将被触发。get_threshold()是获取三者的值，默认值为(700,10,10)。