是否可以在“return”语句之后删除记录？

Question

我在“hr.contract”中创建了一个生成工资条的函数。但是这个工资单是用来模拟和计算一些工资的，所以在创建工资单之后我必须删除它

此外，我还创建了一个函数，用于打印合同表单中的工资单报告。问题是，当我点击“打印”按钮时，我创建了工资条并返回了它的报告，但是我想不出删除创建的工资条的方法

def generate_report(self):
        # I get this values from another methods,
        # I put 1 and 20 just to avoid confution in the question.
        run_id = 1
        indicador_id = 20

        payslip = self.generate_fake_nominee(run_id, self.employee_id.id, indicador_id, self.id)

        report = payslip.print_nominee_report()
        return report

回来后我不能做任何事情，有什么想法吗

Answer 1

假设payslip是唯一的引用，则应在函数返回时将其删除。如果它包含可能未正确清理的资源，则：

1. 它应该实现上下文管理协议，并且可以使用with语句：

   with self.generate_fake_nominee(run_id, self.employee_id.id, indicador_id, self.id) as payslip:
       return payslip.print_nominee_report()
   

   或者

2. 如果需要手动调用某些清理函数，可以使用finally块：

   payslip = self.generate_fake_nominee(run_id, self.employee_id.id, indicador_id, self.id)
   try:
       return payslip.print_nominee_report()
   finally:
       payslip.cleanup_function()
   

明确地说，将del payslip放在finally块中是完全没有意义的；当函数返回时，名称将被解除绑定，因此del不会完成任何操作。绑定到payslip的对象无论如何都会被释放（如果它没有其他别名），或者它无论如何都不会被释放（它在别处有别名）^无论函数返回什么，当函数返回时，{}都是未绑定的，而del所做的一切就是使解除绑定显式化，这会更慢、更冗长

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更新：原始代码中的report似乎对payslip对象有一个活动的依赖关系，因此在调用方处理完报告之前，您无法实际清理payslip。如果是这样，您还有两个选择：

1. 找出如何删除活动依赖项，以便report是一组独立的数据（取决于您没有向我们展示的代码，但这是最好的解决方案，如果可能的话）

2. 使用绑定到report的终结器，该终结器将保留payslip，直到report被垃圾回收，此时它将清理它，la：

   # At top of module
   import weakref
   
   def generate_report(self):
       # I get this values from another methods,
       # I put 1 and 20 just to avoid confution in the question.
       run_id = 1
       indicador_id = 20
   
       payslip = self.generate_fake_nominee(run_id, self.employee_id.id, indicador_id, self.id)
   
       report = payslip.print_nominee_report()
       # Ensure cleanup_function is called when report is gc-ed
       weakref.finalize(report, payslip.cleanup_function)
       return report
   

   这个选项并不完美；即使在具有确定性引用计数的CPython上，如果涉及引用循环，即使使用了report，调用循环收集器和report实际收集（以及调用清除函数）之前也可能需要任意时间。在具有真正垃圾收集器的非CPython解释器上，即使没有引用周期，也会发生这种情况