del似乎不会从列表中删除任何内容

del是Python中的一个关键字，用于删除列表中的元素。它可以通过索引来删除指定位置的元素，也可以通过切片来删除指定范围内的元素。

del的使用方法如下：

删除指定位置的元素：
删除指定位置的元素：
删除指定范围内的元素：
删除指定范围内的元素：

del的优势：

灵活性：del可以根据索引或切片来删除列表中的元素，提供了灵活的删除方式。
原地操作：del在原列表上直接进行操作，不需要创建新的列表，节省了内存空间。

del的应用场景：

删除指定位置或范围内的元素。
清空整个列表。

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Python 列表操作指南2

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集合添加元素python_Python基础：列表、字典、元组、集合、添加和删除

list.insert(索引位置,元素)：将元素插入列表的指定位置。删除 list.pop()：删除列表中的一个元素（默认最后一个），并且返回该元素的值。...del list[索引]：删除索引位置元素 del list:删除整个列表，返回类型元组（有序）元组不可变，添加删除操作均不可行，只能删除整个元组 del tuple 元组只有一个元素时，需要在元素后加逗号...添加元素： .add(x):将元素 x 添加到集合中，如果元素已存在，则不进行任何操作。....update(x):可以添加元素，且参数可以是列表，元组，字典等删除元素： .remove(x):将元素 x 从集合中移除，如果元素不存在，则会发生错误。....discard(x ):移除集合中的元素，且如果元素不存在，不会发生错误。 .pop():随机删除集合中的一个元素 del删除整个集合

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第三章--第三节：列表

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Python：What the f*ck Python（下）

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2022年最新Python大数据之Python基础【五】

, # 正向索引从0开始,从左至右依次递增 # 负向索引,从-1开始,从右至左依次递减 # index 查询指定元素在列表中的索引,如果查询成功则返回该元素的正向索引,否则报错 # index 是从左至右查询...# print(num_list.append(5)) # None # 如果直接打印append方法的调用,将不会输出任何内容 # list类型在使用append 方法时不会产生新的列表,而是在原有列表上进行修改...del 先对列表中的元素进行查找（使用下标），找到后使用del删除 pop：删除类表中指定下标位置的元素，如果不指定默认删除最后一个，并且返回被删除的值 remove：删除指定值的下标，...,也可以删除任何变量,非常强大,但是有些不安全 # print(list1) # 那del 怎样删除元素呢?...不会 print(list1.remove(3)) # None # remove删除的内容不存在会怎样?

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x < y and y <= z 中，如果 x < y 的结果是 False，那么 y <= z 根本不会被计算。...原因是：首先 del x 并不会立刻调用 x.__del__()，而是每当遇到 del x, Python 会将 x 的引用数减 1, 当 x 的引用数减到 0 时就会调用 x.__del__()。...因此第一个示例代码中 del x 前 x 的引用技术为 2，执行后变为 1，并不执行 x.__del__()。在第二个例子中, y....list_1 这个很好理解，item 只是 for 循环内部的一个临时变量，删除这个根本不影响原始列表。...因为列表迭代是按索引进行的, 所以当我们从 list_2 或 list_4 中删除 1 时, 列表的内容就变成了 [2, 3, 4]，剩余元素会依次位移, 也就是说, 2 的索引会变为 0, 3 会变为

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你不知道的HTML

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Redis键过期策略、内存淘汰策略详解

del命令（在将来的以aof文件恢复数据的时候该过期的键就会被删掉） AOF重写重写时，会先判断key是否过期，已过期的key不会重写到aof文件 2.3 在复制链路和 AOF 文件中处理过期的方式...为了在不牺牲一致性的情况下获得正确行为，当key过期时，DEL 操作将同时在 AOF 文件中合成并获取所有附加的从节点。...但是，虽然连接到主节点的从节点不会独立过期key（但会等待来自master的 DEL），但它们仍将使用数据集中现有过期的完整状态，因此，当选择slave作为master时，它将能够独立过期key，完全充当...即不会继续服务写请求 (但DEL 请求可继续服务)，读请求可继续进行。这保证不会丢数据，但会让线上业务无法持续进行。...在主页中显示最新的项目列表 Redis使用的是常驻内存的缓存，速度非常快 LPUSH用来插入一个内容ID，作为关键字存储在列表头部 LTRIM用来限制列表中的项目数最多为5000 如果用户需要的检索的数据量超越这个缓存容量

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