Python的__del__方法为何在VS Code与Jupyter中运行表现不一致？

测试代码如下：

class test:
    def __init__(self) :
        print("init")
    def __del__(self):
        print("del")
a=test()

首先明确核心前提：Python里的__del__不是C++那种离开作用域就确定性执行的析构函数，它仅在对象被垃圾回收器判定为无任何有效引用、即将被回收时才会执行，触发时机完全由对应运行环境的解释器生命周期、垃圾回收策略决定，语言规范本身不强制保证它的执行时机，不同环境出现表现差异是正常现象。

两类运行环境的差异逻辑 #

• VS Code脚本运行场景
  VS Code运行Python脚本时，会启动一个独立的一次性Python解释器进程执行全量脚本代码。当脚本执行到末尾、进程准备退出时，解释器会统一清理全局作用域的所有存活对象：代码里定义的全局变量a持有的test类实例引用会被释放，引用计数降到0，垃圾回收器回收该实例时就会触发__del__方法，因此会打印del。
• Jupyter Notebook运行场景
  Jupyter Notebook采用长期驻留的内核模式执行代码，单个单元格执行完成后，内核进程不会退出，单元格内定义的全局变量会一直保存在内核的全局命名空间里，直到你手动删除变量、重启内核或者显式触发垃圾回收。运行完测试代码后，变量a始终持有test实例的有效引用，实例不会被回收，自然不会触发__del__打印del。

实用提醒 #

• 别在业务代码里依赖__del__做必须落地的资源释放操作（比如关闭文件、释放数据库连接），循环引用、解释器异常退出等很多场景都会导致__del__不执行。要做确定性的资源释放，用上下文管理器（with语法）才是靠谱的方案。
• 如果想在Jupyter里复现VS Code的输出，只要在代码最后加del a，再调用gc.collect()手动触发垃圾回收，就能看到del的打印结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17169456