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你是不是少了什么东西
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def die():
sys.exit()
这样还比较正常一点
只是吧sys.exit()封装成一个函数而已
die()要比
sys.exit()少打不少字符呢,对吧
我要纠正推荐答案中的说法！
del并不是用来“删除引用指向的内存空间”，python中的del和c++中的delete是完全两个概念，不要误人子弟。。
一般来讲，del是用来删除变量的引用的，例如a = 1; del a，这里a是对1这个值的引用（python中所有的变量都可视作引用），而del a就是删除这一引用关系，也就是说，1不再被a这个变量引用了，同时a这个变量名也从变量表中剔除了。
如果还是不太清楚，我举这个例子你就明白了：
a = object()
b = a
del a
print b
print a # 该句会报a未定义的异常
这段代码中，a引用了一个新对象object()，而b=a使得b也引用了这个对象，a和b虽然是两个变量，但它们引用的是同一个对象，有点类似于c++中的两个指针指向同一个对象。
而后面del a仅仅只是把a这个变量对object()的引用删掉了，同时a的变量名也失效了，但并不表示object()这个对象被删除了，它还在，并且b还引用着它呢。从后面print b能正常输出就可以看出这一点。
python的内存释放采用的是引用计数机制，也就是当一个对象没有任何引用它的变量了，那么它就会自动被释放，无需人工干预。
此外，del对于不同的对象也会有不同的功能，这取决于对象本身对__del__系统方法的实现。例如一个列表a = [1,2,3]，del a[0]表示将列表的首项删除，此时a就变成[2,3]了。如果是自定义的对象，那del的功能更是可以定义成你想要的任何样子，详情请参考python帮助中的__del__词条。
python中def意思是声明函数。
Python 使用def 开始函数定义，紧接着是函数名，括号内部为函数的参数，内部为函数的 具体功能实现代码，如果想要函数有返回值, 在 expressions 中的逻辑代码中用 return 返回。
expressions
实例def function():
print('This is a function')
a = 1+2
print(a)
相关内容：
function 的函数，函数没有不接受参数，所以括号内部为空，紧接着就是 函数的功能代码。如果执行该脚本，发现并没有输出任何输出，因为我们只定义了函数，而并没有执行函数。 这时我们在 Python 命令提示符中输入函数调用 function(), 注意这里调用函数的括号不能省略。
那么函数内部的功能代码将会执行，输出结果：This is a function。
迭代器模式：一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。
所有序列都是可以迭代的。我们接下来要实现一个 Sentence（句子）类，我们向这个类的构造方法传入包含一些文本的字符串，然后可以逐个单词迭代。
接下来测试 Sentence 实例能否迭代
序列可以迭代的原因：
iter()
解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用iter(x)。
内置的 iter 函数有以下作用：
由于序列都实现了 __getitem__ 方法，所以都可以迭代。
可迭代对象：使用内置函数 iter() 可以获取迭代器的对象。
与迭代器的关系：Python 从可迭代对象中获取迭代器。
下面用for循环迭代一个字符串，这里字符串 'abc' 是可迭代的对象，用 for 循环迭代时是有生成器，只是 Python 隐藏了。
如果没有 for 语句，使用 while 循环模拟，要写成下面这样：
Python 内部会处理 for 循环和其他迭代上下文（如列表推导，元组拆包等等）中的 StopIteration 异常。
标准的迭代器接口有两个方法：
__next__ ：返回下一个可用的元素，如果没有元素了，抛出 StopIteration 异常。
__iter__ ：返回 self，以便在需要使用可迭代对象的地方使用迭代器，如 for 循环中。
迭代器：实现了无参数的 __next__ 方法，返回序列中的下一个元素；如果没有元素了，那么抛出 StopIteration 异常。Python 中的迭代器还实现了 __iter__ 方法，因此迭代器也可以迭代。
接下来使用迭代器模式实现 Sentence 类：
注意， 不要 在 Sentence 类中实现 __next__ 方法，让 Sentence 实例既是可迭代对象，也是自身的迭代器。
为了“支持多种遍历”，必须能从同一个可迭代的实例中获取多个独立的迭代器，而且各个迭代器要能维护自身的内部状态，因此这一模式正确的实现方式是，每次调用 iter(my_iterable) 都新建一个独立的迭代器。
所以总结下来就是：
实现相同功能，但却符合 Python 习惯的方式是，用生成器函数代替 SentenceIteror 类。
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字，该函数就是生成器函数。调用生成器函数，就会返回一个生成器对象。
生成器函数会创建一个生成器对象，包装生成器函数的定义体，把生成器传给 next(...) 函数时，生成器函数会向前，执行函数定义体中的下一个 yield 语句，返回产出的值，并在函数定义体的当前位置暂停，。最终，函数的定义体返回时，外层的生成器对象会抛出 StopIteration 异常，这一点与迭代器协议一致。
如今这一版 Sentence 类相较之前简短多了，但是还不够慵懒。 惰性 ，是如今人们认为最好的特质。惰性实现是指尽可能延后生成值，这样做能节省内存，或许还能避免做无用的处理。
目前实现的几版 Sentence 类都不具有惰性，因为 __init__ 方法急迫的构建好了文本中的单词列表，然后将其绑定到 self.words 属性上。这样就得处理整个文本，列表使用的内存量可能与文本本身一样多（或许更多，取决于文本中有多少非单词字符）。
re.finditer 函数是 re.findall 函数的惰性版本，返回的是一个生成器，按需生成 re.MatchObject 实例。我们可以使用这个函数来让 Sentence 类变得懒惰，即只在需要时才生成下一个单词。
标准库提供了很多生成器函数，有用于逐行迭代纯文本文件的对象，还有出色的 os.walk 函数等等。本节专注于通用的函数：参数为任意的可迭代对象，返回值是生成器，用于生成选中的、计算出的和重新排列的元素。
第一组是用于 过滤 的生成器函数：从输入的可迭代对象中产出元素的子集，而且不修改元素本身。这种函数大多数都接受一个断言参数(predicate)，这个参数是个 布尔函数 ，有一个参数，会应用到输入中的每个元素上，用于判断元素是否包含在输出中。
以下为这些函数的演示：
第二组是用于映射的生成器函数：在输入的单个/多个可迭代对象中的各个元素上做计算，然后返回结果。
以下为这些函数的用法：
第三组是用于合并的生成器函数，这些函数都可以从输入的多个可迭代对象中产出元素。
以下为演示：
第四组是从一个元素中产出多个值，扩展输入的可迭代对象。
以下为演示：
第五组生成器函数用于产出输入的可迭代对象中的全部元素，不过会以某种方式重新排列。
下面的函数都接受一个可迭代的对象，然后返回单个结果，这种函数叫“归约函数”，“合拢函数”或“累加函数”，其实，这些内置函数都可以用 functools.reduce 函数实现，但内置更加方便，而且还有一些优点。
参考教程：
《流畅的python》 P330 - 363