Python удалить список из памяти

Обновлено: 06.01.2025

Деструктор в Python – это специальный метод, который вызывается при уничтожении объекта. Конструктор же, наоборот, используется для создания и инициализации объекта класса.

В этой статье мы разберем:

как создать деструктор в Python
использование метода __del__()
как работает деструктор.

Что такое деструктор в Python?

В объектно-ориентированном программировании деструктор вызывается при удалении или уничтожении объекта. Деструктор используется для выполнения действий по очистке перед разрушением объекта, таких как закрытие соединений с базой данных или дескриптор файла.

В Python есть сборщик мусора, который автоматически обрабатывает управление памятью. Например, он очищает память, когда объект выходит за пределы области видимости.

Однако при уничтожении объекта необходимо освобождать не только память. Мы должны освободить или закрыть другие ресурсы, которые использовались объектом, такие как открытые файлы, соединения с базой данных, очистка буфера или кеша. Для выполнения всех этих задач очистки мы используем деструктор в Python.

В Python деструктор вызывается не вручную, а полностью автоматически. Это происходит в следующих двух случаях:

когда объект выходит за пределы области видимости
когда счетчик ссылок на объект достигает 0.

Для определения деструктора используется специальный метод __del__() . Например, когда мы выполняем del имя_объекта , деструктор вызывается автоматически, и объект собирается в мусор.

Деструктор в Python для уничтожения объектов

Создание деструктора с помощью метода del()

Магический метод __del__() используется как деструктор в Python. Метод __del__() будет неявно вызываться, когда все ссылки на объект будут удалены, то есть когда объект подходит для сборщика мусора.

Этот метод автоматически вызывается в Python, когда экземпляр собираются уничтожить. Его также называют финализатором или (неправильно) деструктором.

Синтаксис объявления деструктора будет следующим:

def – ключевое слово, которое используется для определения метода.
__del__() – зарезервированный метод. Он вызывается, как только все ссылки на объект будут удалены.
self : первый аргумент self относится к текущему объекту.

Примечание. Аргументы метода __del__() необязательны. Мы можем определить деструктор с любым количеством аргументов.

Пример

Давайте рассмотрим создание деструктора в Python на простом примере. Мы создадим класс Student с деструктором.

Запустим наш код и получим следующий результат:

Примечание. Как видно из вывода, при удалении ссылки на объект с помощью del s1 метод __del__() вызывается автоматически.

В приведенном выше коде мы создали один объект. s1 – это ссылочная переменная, указывающая на вновь созданный объект.

Деструктор вызывается, когда ссылка на объект удалена или счетчик ссылок на объект доходит до нуля.

Марк Лутц «Изучаем Python»

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Важные моменты, которые следует помнить о деструкторе

Метод __del__() вызывается для любого объекта, когда счетчик ссылок для этого объекта становится равным нулю.
Счетчик ссылок для данного объекта становится нулевым, когда работа программы завершается, или мы удаляем все ссылки вручную с помощью ключевого слова del .
Деструктор не будет запускаться при удалении какой-то одной ссылки на объект. Он будет вызываться только тогда, когда все ссылки на объект будут удалены.

Работа деструктора

Пример

Давайте разберемся в приведенных выше пунктах на примере.

Сначала создадим объект класса Student , используя s1 = student ('Emma') .

Затем давайте создадим новую ссылку на объект, присвоив переменной s2 значение s1 (т.е. s2 = s1 ).

Теперь обе ссылочные переменные s1 и s2 указывают на один и тот же объект.

Далее мы удалим ссылку s1 .

Затем добавим 5 секунд задержки (sleep) к основному потоку, чтобы было ясно, что деструкторы вызываются только при удалении всех ссылок на объекты.

Как вы можете видеть из полученного результата, деструкторы вызываются только тогда, когда удаляются все ссылки на объекты.
Кроме того, деструктор выполняется, когда код (программа) заканчивается и объект становится доступным для сборщика мусора. Например, мы не удаляли ссылку на объект s2 вручную с помощью del s2 . Это произошло автоматически, т.к. программа закончилась.

Случаи, когда деструктор работает не корректно

__del__() не является идеальным решением для очистки ненужных объектов. В Python деструктор ведет себя странно и не выполняется в следующих двух случаях:

ссылка является круговой: два объекта ссылаются друг на друга
исключение в методе __init__()

Круговая ссылка

__del__() некорректно работает в случае циклической ссылки.Суть этой ссылки в том, что два объекта ссылаются друг на друга. И когда оба объекта выходят за пределы области видимости, Python не знает, какой объект уничтожить первым. Поэтому, чтобы избежать ошибок, он не уничтожает ни один из них.

Короче говоря, это означает, что сборщик мусора не знает порядок, в котором объекты должны быть уничтожены, поэтому он не удаляет их из памяти.

В идеале деструктор должен выполняться, когда объект выходит за пределы области видимости или его счетчик ссылок достигает нуля. Но объекты, связанные круговой ссылкой, будут храниться в памяти до тех пор, пока приложение будет работать.

Пример

Для управления ресурсами, которые необходимо очистить, можно посоветовать использовать оператор with .

Запустим наш код и получим следующее:

Исключение в методе init()

В объектно-ориентированном программировании конструктор – это специальный метод, используемый для создания и инициализации объекта класса. Используя метод __init__() , мы можем реализовать конструктор для инициализации объекта.

В ООП, если в конструкторе возникает какое-либо исключение при инициализации объекта, конструктор уничтожает объект.

Аналогично, в Python, если в методе инициализации возникает какое-либо исключение при инициализации объекта, вызывается метод del . Но на самом деле объект не создается, и ему не выделяются ресурсы.

Несмотря на то, что объект так и не был инициализирован правильно, метод del все равно попытается очистить все ресурсы. А это, в свою очередь, может привести к другому исключению.

Пример

Запустив этот код, мы получим следующий результат:

Заключение

В объектно-ориентированном программировании деструктор вызывается при удалении или уничтожении объекта.

Деструктор используется для выполнения действий по очистке перед разрушением объекта, таких как закрытие соединений с базой данных.

Для выполнения задачи очистки перед удалением объекта в Python мы используем метод __del__() .

При удалении ссылки на объект деструктор не запускается. Для этого нужно удалить все ссылки на этот объект.

С оздание списка в Python может понадобиться для хранения в них коллекции объектов. Списки могут хранить объекты всех типов в одном, в отличие от массива в другом языке программирования. Также размер списка доступен к изменению.

Ниже разберёмся, как устроены списки, как с ними работать и приведём 6 примеров из практики.

Что такое список

Список (list) — тип данных, предназначенный для хранения набора или последовательности разных элементов.

Его можно сравнить со списком покупок для магазина: точно так же вносятся элементы, их тоже можно добавлять и корректировать.

Как списки хранятся в памяти?

Базовая C-структура списков в Python (CPython) выглядит следующим образом:

Когда мы создаём список, в памяти под него резервируется объект, состоящий из 3-х частей:

PyObject_VAR_HEAD — заголовок;
ob_item — массив указателей на элементы списка;
allocated — количество выделенной памяти под элементы списка.

Объект списка хранит указатели на объекты, а не на сами объекты

Python размещает элементы списка в памяти, затем размещает указатели на эти элементы. Таким образом, список в Python — это массив указателей.

Список в Python — это массив указателей на элементы, размещенные в памяти

Базовая работа со списками

Объявление списка

Объявление списка — самый первый и главный этап его создания. Для объявления списка в Python существует несколько способов.

Вариант №1 : Через литерал (выражение, создающее объект):

В данном примере мы создали список с заранее известными данными. Если нужен пустой список, в квадратных скобках ничего не указывается — elements = [] .

Вариант №2 : Через функцию list() :

В этом примере создается пустой список.

Обращение к элементу списка в Python

Некоторые операции, рассмотренные выше, имеют два варианта выбора элемента: либо выбор непосредственно его по имени, либо обращение по индексу. Индексом называют его порядковый номер, начиная с нуля.

Существует также отрицательный индекс, рассмотрим на примере:

Индексы (позиции в списке) соответственно будут: 0, 1, 2, 3 .

Нумерация элементов списка в Python начиная с нуля

💡 Отрицательным индексом удобно пользоваться, когда необходимо обратиться к последнему в списке элементу, не высчитывая его номер. Любой конечный элемент будет с индексом, равным -1.

Добавление в список

В списках доступно добавление, изменение, удаление элементов. Рассмотрим каждый способ изменения элементов на примерах.

Для того чтобы добавить новый элемент в список, используется list.append(x) , где list — список, x — нужное значение.

Для простого примера, рассмотрим создание списка с нуля с помощью метода append() :

Добавление в список на указанную позицию

Немаловажно обратить внимание на метод list.insert(i, x) , где list — список, i — позиция, x — нужное значение.

>>> elements = [1, 2, 4] >>> print(elements) [1, 2, 4] >>> elements.insert(2, 3) >>> print(elements) [1, 2, 3, 4]

Изменение элементов списка

Изменение элементов списка происходит следующим образом: нужно выбрать элемент по индексу (порядковому номеру элемента) и присвоить новое значение.

>>> elements = [2, 4, 6] >>> elements[2] = 8 >>> print(elements) [2, 4, 8]

В примере выше мы заменили 6 на 8.

Не забывайте, что счёт начинается с нуля, и в данном списке цифра 6 это 2-й элемент

Удаление элемента из списка

Для удаление из списка используют инструкцию del list[i] , где list — список, i — индекс (позиция) элемента в списке:

>>> elements = [1, "test", 5, 7] >>> del elements[1] >>> print(elements) [1, 5, 7]

Удалять можно как из текущего списка, так и из вложенных списков:

Можно удалять целыми диапазонами:

Еще один способ удаления из списка — list.remove(x) , где list — список, x — значение, которое нужно удалить:

Как проверить наличие элемента в списке

Для того чтобы проверить существование какого-либо элемента в списке, нужно воспользоваться оператором in . Рассмотрим на примере:

Объединение списков

Списки в Python можно объединят с помощью оператора + или метода extend . Выглядит это так:

Копирование списка Python

Если вы захотите скопировать список оператором = , вы скопируете не сам список, а только его ссылку.

Для копирования списков можно использовать несколько вариантов:

elements.copy() — встроенный метод copy (доступен с Python 3.3);
list(elements) — через встроенную функцию list() ;
copy.copy(elements) — функция copy() из пакета copy;
elements[:] — через создание среза (устаревший синтаксис).

Рассмотрим на примере каждый из этих способов:

Важно : copy.copy(a) делает поверхностное копирование. Объекты внутри списка будут скопированы как ссылки на них (как в случае с оператором = ). Если необходимо рекурсивно копировать всех элементов в списке, используйте copy.deepcopy(a)

Скопировать часть списка можно с помощью срезов. Есть несколько вариантов использования:

Цикл по списку

Для перебора списков в Python есть два цикла: for и while .

elements = [1, 2, 3, "meow"] for el in elements: print(el)

Попробуем построить цикл while . Он выполняется, когда есть какое-либо определённое условие:

elements = [1, 2, 3, "meow"] elements_len = len(elements) i = 0 while i < elements_len: print(elements[i]) i += 1

Из примеров выше можем сделать вывод, что конструкция for выглядит заметно компактнее, чем while .

Методы списков

list.append(x) — позволяет добавлять элемент в конец списка;
list1.extend(list2) — предназначен для сложения списков;
list.insert(i, x) — служит для добавления элемента на указанную позицию( i — позиция, x — элемент);
list.remove(x) — удаляет элемент из списка (только первое вхождение);
list.clear() — предназначен для удаления всех элементов (после этой операции список становится пустым []);
list.copy() — служит для копирования списков.
list.count(x) — посчитает количество элементов x в списке;
list.index(x) — вернет позицию первого найденного элемента x в списке;
list.pop(i) — удалит элемент из позиции i ;
list.reverse() — меняет порядок элементов в списке на противоположный;
list.sort() — сортирует список.

Пример использования методов:

Вложенные списки

Список может содержать объекты разных типов: числовые, буквенные, а также списки. Список списков выглядит следующим образом:

Для обращения к элементу вложенного списка нужно использовать два индекса: первый указывает на индекс главного списка, второй — индекс элемента во вложенном списке. Вот пример:

Срезы

Срезы (slices) — это подмножества элементов списка. Срезу нужны, когда необходимо извлечь часть списка из полного списка.

У них есть свой собственный синтаксис. Записывается срез так же, как обращение к элементу, используя индекс. Пример:

В этом случае берётся срез от номера start (включительно) до stop (не включая его), а step — это шаг. По умолчанию start и stop равны 0, step равен 1.

Генераторы списков

Генератором списка называется способ построения списка с применением выражения к каждому элементу, входящему в последовательность. Есть схожесть генератора списка и цикла for . На этом примере мы рассмотрим простейший генератор списков:

Таким образом мы получили отдельно взятые утроенные буквы слова, введённого в кавычки. Есть множество вариантов применения генератора списков.

Пример генератора списка:

>>> nums = [i for i in range(1, 15)] >>> print(nums) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

Это усложнённая конструкция генератора списков, в которой мы сделали все возможные наборы сочетаний букв из введённых слов. Буквы-исключения видны по циклу, где стоит знак != для одной переменной и другой.

Best Practices

Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.

Как получить список в обратном порядке

Изменить порядок размещения элементов в списке помогает функция list.reverse() :

>>> elements = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> elements.reverse() >>> print(elements) [6, 5, 4, 3, 2, 1]

Как перевести список в другой формат?

Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.

Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

Словарь в Python — это такая же встроенная структура данных, наряду со списком. Преобразование списка в словарь — задача тоже несложная. Для этого потребуется воспользоваться функцией dict() . Вот пример преобразования:

JSON — это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль json для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода json.dumps(x) можно запросто преобразовать список в строку JSON.

Как узнать индекс элемента в списке?

Узнать позицию элемента в последовательности списка бывает необходимым, когда элементов много, вручную их не сосчитать, и нужно обращение по индексу. Для того чтобы узнать индекс элемента, используют функцию list.index(x) .

>>> elements = [1, 3, 6, 9, 55] >>> print(elements.index(9)) 3

В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

Самый простой способ — приведение списка к set (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией len() :

Как проверить список на пустоту?

Как создать список числовых элементов с шагом

Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.

Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.

>>> elements = [1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 14, 20] >>> print(elements[0:11:2]) [1, 3, 5, 9, 11, 20]

Еще один вариант — воспользоваться генератором списков:

При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код 😉.

Я пытаюсь выполнить итерацию более 100 000 изображений, захватить некоторые функции изображения и сохранить полученный фрейм данных на диске в виде файла маринада.

К сожалению, из-за ограничений ОЗУ я вынужден разделить изображения на 20 000 кусков и выполнить операции с ними перед сохранением результатов на диск.

Предполагается, что код, написанный ниже, сохранит фрейм данных результатов для 20 000 изображений перед началом цикла обработки следующих 20000 изображений.

Однако - похоже, это не решает мою проблему, так как память не освобождается из ОЗУ в конце первого цикла for

Так что где-то при обработке 50 000-й записи программа вылетает из-за ошибки Out of Memory.

Я попытался удалить объекты после сохранения их на диск и вызова сборщика мусора, однако использование оперативной памяти, похоже, не снижается.

Что мне не хватает?

Теперь, может быть, что-то в 50 000-м очень большое, и это вызывает OOM, поэтому, чтобы проверить это, я сначала попробую:

Если он потерпит неудачу при 10000, это подтвердит, является ли 20КБ слишком большим для размера фрагмента, или если он снова потерпит неудачу при 50000, есть проблема с кодом .

Во-первых, вам не нужен явный конструктор list , в python гораздо лучше выполнять итерации, а не генерировать весь список в памяти.

Я думаю, что вы можете неправильно использовать ThreadPool здесь:

Предотвращает дальнейшую отправку задач в пул. Как только все задачи будут выполнены, рабочие процессы завершатся.

Это выглядит так, как будто close может иметь некоторые мысли, которые все еще работают, хотя я думаю, что это безопасно, это выглядит немного непитонным, лучше использовать менеджер контекста для ThreadPool:

Вы должны собрать после объединения / после с:

Вы также можете попробовать разделить это на более мелкие части, например. 10000 или даже меньше!

Молоток 1

Одна вещь, которую я хотел бы сделать здесь, вместо того, чтобы использовать pandas DataFrames и большие списки, это использовать базу данных SQL, вы можете сделать это локально с помощью sqlite3:

И используйте менеджер контекста:

Таким образом, нам не придется обрабатывать объекты большого списка или DataFrame.

Вы можете передать соединение каждому из потоков . у вас может быть что-то немного странное, например:

Затем, после завершения расчета, вы можете выбрать из базы данных все, в какой формат вы хотите. Например. используя read_sql.

Молоток 2

Используйте здесь подпроцесс, вместо того, чтобы запускать его в одном и том же экземпляре python, «shell» для другого.

Поскольку вы можете передать начало и конец python как sys.argv, вы можете нарезать их:

Таким образом, подпроцесс должным образом очистит python (не будет никаких утечек памяти, так как процесс будет остановлен).

Бьюсь об заклад, что Hammer 1 - это то, что нужно, такое ощущение, что вы склеиваете много данных и без необходимости считываете их в списки python, а использование sqlite3 (или другой базы данных) полностью избегает этого.

Короче говоря, вы не можете освободить память обратно в интерпретаторе Python. Лучше всего было бы использовать многопроцессорность, поскольку каждый процесс может обрабатывать память самостоятельно.

Я думаю, что это будет возможно с сельдереем, благодаря сельдерею вы можете использовать параллелизм и параллелизм легко с питоном.

Кажется, что обработка изображений идемпотентна и атомарна, поэтому это может быть задание на сельдерей .

Вы можете запустить несколько работников, которые будут Процесс задания - работа с изображением.

Кроме того, он имеет конфигурацию. на утечки памяти.

НЕ вызывайте list (), это создает список в памяти того, что возвращается из div_chunks (). Вот где, вероятно, возникает проблема с памятью.

Вам не нужно все эти данные в памяти сразу. Просто перебирайте имена файлов по одному, чтобы все данные не находились в памяти одновременно.

Пожалуйста, опубликуйте трассировку стека, чтобы у нас было больше информации

Мое решение таких проблем - использовать какой-то инструмент параллельной обработки. Я предпочитаю joblib, поскольку он позволяет распараллеливать даже локально созданные функции (которые являются "деталями реализации" "и поэтому лучше не делать их глобальными в модуле). Мой другой совет: не используйте потоки (и пулы потоков) в Python, используйте процессы (и пулы процессов) - это почти всегда лучшая идея! Просто убедитесь, что в joblib создан пул как минимум из 2 процессов, в противном случае он будет запускать все в исходном процессе python, и в результате ОЗУ не будет освобождено. Как только рабочие процессы joblib закрываются автоматически, оперативная память, которую они выделяют, будет полностью освобождена ОС. Моим любимым оружием на выбор является joblib.Parallel. Если вам нужно передать работникам большие данные (например, размером более 2 ГБ), используйте joblib.dump (для записи объекта python в файл в основном процессе) и joblib.load (чтобы прочитать его в рабочем процессе).

About del object : в python команда фактически не удаляет объект. Это только уменьшает его счетчик ссылок. Когда вы запускаете import gc; gc.collect() , сборщик мусора сам решает, какую память освободить, а какую оставить выделенной, и я не знаю, как заставить его освободить всю возможную память. Еще хуже, если бы некоторая память была фактически выделена не python, а вместо этого, например, в каком-то внешнем коде C / C ++ / Cython / etc, и код не связывал счетчик ссылок python с памятью, вы бы абсолютно ничего не сделали может сделать это, чтобы освободить его из Python, кроме того, что я написал выше, то есть, завершив процесс Python, который выделил ОЗУ, и в этом случае он будет гарантированно освобожден ОС. Вот почему единственный надежный способ на 100% освободить память в python - это запустить код, который выделяет ее в параллельном процессе, а затем завершить процесс .

pd.DataFrame(. ) может течь в некоторых сборках linux (см. Проблему с github и "обходной путь"), поэтому даже del df может не помочь.

В вашем случае решение от github может быть использовано без патчей pd.DataFrame.__del__ :

Постскриптум Это решение не поможет, если какой-либо один кадр данных слишком велик. Этому можно помочь только уменьшив CHUNK_SIZE

Ваша проблема заключается в том, что вы используете многопоточность, где следует использовать многопроцессорность (привязка к процессору или к вводу-выводу).

Я бы реорганизовал ваш код примерно так:

А затем я бы изменил функцию get_image_features , добавив (что-то вроде) эти две строки в конец. Я не могу сказать, как именно вы обрабатываете эти изображения, но идея состоит в том, чтобы сделать каждое изображение внутри каждого процесса, а затем сразу же сохранить его на диск:

Таким образом, кадр данных будет извлечен и сохранен внутри каждого процесса, а не после его выхода. Процессы удаляются из памяти, как только они выходят, так что это должно работать, чтобы сохранить объем памяти.

Удивительно, даже продвинутые кодеры Python не знают о Очистить () Метод списков Python. Время изменить это!

Определение и использование : list.clear () Способ удаляет все элементы из существующего Список Отказ Список снова становится пустым.

Вот краткий пример:

В первой строке вы создаете список lst состоящий из пяти целых чисел. Затем вы удалите все элементы из списка. Результатом является пустой список.

Синтаксис : Вы можете вызвать этот метод на каждом объекте списка в Python. Вот синтаксис:

Аргументы: Метод не имеет никакого аргумента.

Возвращаемое значение: Метод list.clear () имеет возврат ценности Нет Отказ Он работает в существующем списке и, следовательно, не возвращает новый список с удаленным элементом

Вот ваш бесплатный PDF чит-лист, показывающий вас все методы списка Python на одной простой странице. Нажмите на изображение, чтобы загрузить файл PDF с высоким разрешением, распечатать его и опубликовать его в свою офисную стену:

Список Python Clear () VS Новый список

Теперь, если вы являетесь рекламой Alert, вы можете задать следующий интересный вопрос: зачем использовать метод CLEAR () в первую очередь, когда вы также можете просто создать новый список и сделать с ним?

Вот пример, где оба пути приводят к одному и тому же результату:

Я знаю, что код, кажется, немного нечетным, но он показывает, что вместо очистки существующего списка вы также можете создать новый список. В этом случае это приводит к тому же результату.

Однако Python является объектно-ориентированным языком. И если вы просто создаете новый объект и назначаете его переменной, исходный список все еще существует в памяти. И другие переменные могут указывать на объект.

Рассмотрим следующий фрагмент кода, который применяет это:

Я создал визуализацию Python для вас, чтобы вы могли видеть объекты в памяти:

Просто назначить новый список для переменной lst оставит другую переменную lst_2 Независимо. Вместо этого вы должны были использовать lst.clear (), чтобы убедиться, что обе переменные теперь указывают на тот же пустой объект списка.

Список Python Clear () память

Эффект Очистить () Способ заключается в том, что список теперь пусто.

На практике, однако, даже ссылочные элементы все еще могут существовать в памяти до Сборщик мусора Python (или даже операционная система) удаляет элементы из памяти.

Список Python Clear () сложность

Сложность времени выполнения list.clear () это O (n) Для списка с N элементы. Почему? Ну, вам сначала нужно понять, что произойдет, если вы удалите все элементы из списка. Список элементов не физически (или, для этого, в цифровом виде) хранится в списке. Список содержит только ссылки на объекты элементов реального списка в памяти. Если вы очистите список, вы удалите все эти ссылки.

Мусорный коллектор В Python проходит все элементы в памяти, чтобы удалить те, которые имеют ссылочный счетчик нуля. Почему? Потому что они являются теми, которые не могут быть доступны в коде. Таким образом, сборщик мусора может благополучно предположить, что они не используются и больше не нужны. Как видите, сборщик мусора нуждается в информации о ссылке для каждого элемента в памяти.

Алгоритм при очистке списка прост: Уменьшите ссылочное значение каждого объекта элемента каждого списка на один Отказ Объекты, которые в конечном итоге со ссылкой с нулем, теперь могут быть удалены из памяти. Но, как вам нужно перейти на все элементы списка элементов, сложность выполнения является линейным до размера списка.

Список Python Clear () не работает

Python list.clear () Способ добавляли в Python 3.3 ( Официальный источник ). Поэтому, если вы попытаетесь использовать его для любой версии Python до этого, вы должны использовать del list [:] Способ, который семантически эквивалентен и работает для более ранних версий Python.

Сопутствующие статьи на блоге Finxter:

Список Python Clear () Версия 2.7

Вы пытались использовать Python list.clear () В Python 2.7? Это невозможно. Очистить () Способ добавляли в Python 3.3 ( Официальный источник ). Поэтому, если вы попытаетесь использовать его для любой версии Python до этого (включая 2.7), вы должны использовать del list [:] Способ, который семантически эквивалентен и работает для более ранних версий Python.

Сопутствующие статьи на блоге Finxter:

Список Python Clear () vs del

Вы можете спросить: в чем разница между list.clear () метод и то дель Операция?

Ответ прост: нет никакой семантической разницы. То list.clear () Метод просто синтаксический сахар для del list [:] ( источник ).

Вот пример, демонстрирующий, что оба на самом деле такие же:

Список удаления альтернатив

Есть несколько альтернативных методов списка для удаления элементов из списка. Смотрите таблицу обзора:

lst.remove (x)	Удалите элемент из списка (по значению)
lst.pop ()	Удалите элемент из списка (по индексу) и верните элемент
lst.clear ()	Удалите все элементы из списка
del lst [3]	Удалите один или несколько элементов из списка (по индексу или ломтию)
Список понимания	Удалите все элементы, которые соответствуют определенному условию

Список Python Clear () Безопасность резьбы

У вас есть несколько потоков, которые одновременно получают доступ к вашему списку? Тогда вы должны быть уверены, что операции списка (такие как Clear () ) на самом деле резьба безопасна Отказ

Другими словами: вы можете позвонить в Очистить () Операция в двух потоках в том же списке одновременно? (И вы можете быть уверены, что результат является значимым?)

Единственное, что вам нужно знать, состоит в том, что каждая основная операция в реализации CPYPHON является атомный Отказ Он выполнен полностью и сразу, прежде чем любой другой поток имеет возможность запустить на одном виртуальном двигателе. Поэтому нет условий расы. Примером для такого состояния гонки будет следующее: Первый поток считывает значение из списка, вторые потоки перезаписывают значение, и первая тема перезаписывает значение снова недействительным в операции второго потока.

Все операции Cpython являются потоковыми безопасными. Но если вы объединяете эти операции на функции более высокого уровня, это не в целом без резьбы, поскольку они состоят из многих (возможно, чередующихся) операций.

Python List Четкие дубликаты

Как удалить все дубликаты данного значения в списке?

В качестве значений словаря вы просто принимаете фиктивные значения (по умолчанию).

Связанные статьи в блоге:

Проверьте мой Ultimate Tutorial Tutorial для максимального обучения!

Затем вы просто преобразуете словарь обратно в список, выбрасывающие значения фиктивных значений. Поскольку словарные ключи остаются в том же порядке, вы не теряете информацию о заказе элементов оригинального списка.

Куда пойти отсюда?

list.clear () Способ удаляет все элементы из Список Отказ

Вы узнали INS и ауты этого важного способа списка Python.

Если вы продолжаете бороться с теми основными командами Python, и вы чувствуете застрявшие в своем прогрессе обучения, у меня есть что-то для вас: Python One-listers (Amazon Link).

Получите книгу от Amazon!

Официальная книга Описание: Python One-Listers покажет читателям, как выполнить полезные задачи с одной строкой кода Python. Следуя краткому переподготовку Python, книга охватывает важные продвинутые темы, такие как нарезка, понимание списка, вещание, функции лямбда, алгоритмы, регулярные выражения, нейронные сети, логистические регрессии и др .. Каждая из 50 секций книг вводит проблему для решения, проходит читателя через навыки, необходимые для решения этой проблемы, затем предоставляет краткое однонаправленное решение Python с подробным объяснением.

Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.

Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.

Читайте также: