日常 Python：我們到底需不需要手動刪除不用的變數
這幾天透過龍哥寫的為你自己學 Python 複習 Python，讀到「刪除變數」的章節時，文章開頭是這麼說：
變數宣告之後，如果不需要的話應該怎麼處理？因為「宣告」這個行為表示你要請電腦分一小塊記憶體給你存放這個變數，本著「有借有還再借不難」的好習慣，照理說如果確定之後不會再用到的話，應該要把佔用的記憶體還給系統。
讀到這邊，還先不要斷章取義，擅自決定從今天起，我要養成手動刪除變數的好習慣！我們先繼續看下去：
有些程式語言是需要手動做這件事的，但在 Python 不用我們操心，Python 有自己的資源回收機制（Garbage Collection）會幫我們搞定這些事情。
抓到重點了嗎？Python 有「資源回收機制（Garbage Collection）」。
所以乍看之下，我們似乎不用太擔心變數慢慢蠶食記憶體，不過既然如此，為什麽 Python 還需要提供 del 這個關鍵字（keyword）讓我們可以自行刪除變數呢？
是誰佔用了記憶體？
在開始解說資源回收機制（Garbage Collection）與 del 之前，我們需要先釐清一件事——「到底是變數佔用了記憶體，還是變數的值佔用了記憶體？」
實際上，佔用記憶體是變數的值，我們可以想像變數的值是一隻小貓，無論小貓叫「咪咪、小白、阿虎、肥肥」，小貓是真實存在的實體（重量可能還很重），而小貓的名字（也就是變數）只是一個參考名稱（reference），用來指向存儲於記憶體的物件，也是這隻小貓（變數的值）。
(這是一隻叫柴犬的貓，這樣他是貓還是狗？)
所以小結一下：
- 變數：一個標籤或名稱，用於引用記憶體中的物件。
- 值（物件）：實際存儲在記憶體中的數據內容，會佔用其空間。
del 實際的作用是什麼？
在為你自己學 Python 的〈刪除變數〉章節中有提到——如果你宣告了變數但因為某些原因現在就不想用了，你可以使用 Python 內建的 del 關鍵字來把變數刪掉：
柴犬 = "cat"
print(柴犬) # 印出 "cat"
del 柴犬
print(柴犬) # NameError: name '柴犬' is not defined.
因為刪除了 柴犬 變數，所以 柴犬 變數就變成沒有定義，如果要使用它就會出現 NameError 的錯誤訊息。
然而 del 實際上的功用，並不是將變數 柴犬 的值（也就是字串 "cat"）刪除，而是將變數 柴犬 與字串 "cat" 的參考連結（reference）斷開，然後再變數名稱 柴犬 刪掉。
(斷開連結！)
換成生活化的例子，可以理解為貓（"cat"）還在，但這隻貓已經不叫柴犬了，所以你如果嘗試使用柴犬，也不會有貓回應你。
啊，沒有名字的貓怎麼辦？
資源回收機制登場了
接續剛剛的例子，我們可以把「沒有名字的貓」當作是流浪貓，當這隻貓一直處於流浪狀態，沒有人願意給他一個名字（變數名稱），藉此與貓產生連結的話，資源回收機制（Garbage Collection）會像動管大隊，把這隻貓帶走，從此牠就從記憶體中消失了。（怎麼有種淡淡的哀傷 ⋯⋯）
但這邊有件事沒說清楚的是——「什麼時候才會觸發資源回收機制呢？」
在 Python 中，有一種名為「參照計數（Referencing Counting）」的記憶體管理技術，它會用來追蹤物件被引用（reference）的次數，當物件的參照計數變成 0 時，Python 的垃圾回收機制會自動釋放該物件佔用的記憶體。
那什麼時候參照計數會變成 0 呢？
所有變數的引用被刪除或重新分配
當變數不再指向物件時，物件的引用計數會減少。如果沒有其他引用，計數變為 0。
a = [1, 2, 3] # 創建列表，引用計數為 1
b = a # 引用計數為 2
del a # 刪除變數 a，引用計數為 1
del b # 刪除變數 b，引用計數為 0，物件被回收
物件離開作用域
局部變數在函數執行結束後自動被釋放，引用計數變為 0。
def create_list():
temp_list = [1, 2, 3] # temp_list 的引用計數為 1
return temp_list
result = create_list() # temp_list 離開作用域後被回收，但 result 引用該物件
如果 result 沒有指向返回的物件（也就是 create_list()），則物件的引用計數會變為 0。
變數被重新分配
當變數指向新物件時，原本指向的物件的引用計數會減少。
a = [1, 2, 3] # 創建列表，引用計數為 1
a = [4, 5, 6] # 原物件的引用計數變為 0，內存被回收
手動使用 del 刪除變數
del 語句可以刪除對物件的引用，導致引用計數減少。
a = [1, 2, 3] # 引用計數為 1
del a # 引用計數變為 0，物件被回收
小結
如果要無腦地說，確實在 Python 中，我們不需要為了節省記憶體空間太過操心，資源回收機制（Garbage Collection）像是一個貼心的媽媽，看到我們不需要使用的時候，會自動幫我們收整沒在使用的物件。
不過媽媽的存在是有代價的，其中一個顯而易見的壞處是會造成性能下降，因為資源回收機制會需要定期掃描記憶體檢測無用無間，這也會進提升 CPU 額外的負擔。
如果想要更進一步瞭解 Python 記憶體資源回收機制，那就要繼續底層深掘 Python 文件跟原始程式碼了。
參考資料
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