Le découpage de liste Python crée-t-il des copies d'éléments ?

Découper des listes en Python sans générer de copies : un guide complet

Le concept de base : copie de référence par rapport à un objet Copie

En Python, le découpage des listes ne crée pas de copies des éléments individuels de la liste. Au lieu de cela, il copie simplement les références à ces éléments. Cela est vrai à la fois pour les objets immuables (par exemple, les entiers) et mutables (par exemple, les dictionnaires).

Tests avec des objets entiers

Pour démontrer cela, considérez le code suivant :

<code class="python">a = [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1]
b = a[1:3]</code>

Même si les objets de la liste a sont des entiers immuables, le découpage crée une nouvelle liste b qui fait référence aux mêmes objets. Cela ressort clairement de leurs identifiants identiques :

<code class="python">print(id(a[0]) == id(b[0]))  # True
print(id(a[1]) == id(b[1]))  # True</code>

Examining Memory Overhead

Le découpage introduit une certaine surcharge de mémoire en raison de l'objet de liste supplémentaire créé. Cependant, cette surcharge est constante quelle que soit la longueur de la liste et est généralement négligeable par rapport à la taille des objets eux-mêmes.

Alternative : tableaux Numpy pour des vues efficaces

Si la conservation de la mémoire est une préoccupation primordiale, envisagez d'utiliser des tableaux numpy au lieu de listes Python. Le découpage des tableaux numpy crée des vues dans les données d'origine, partageant le même espace mémoire. Cela peut s'avérer très avantageux dans les scénarios comportant de grands ensembles de données.

Cependant, il est important de noter que l'utilisation de vues s'accompagne de considérations supplémentaires, telles que d'éventuelles modifications involontaires dans différentes vues. Il est essentiel de comprendre ce comportement pour éviter des conséquences inattendues dans votre code.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!