


Bagaimana untuk melakukan salinan objek yang kompleks di Python?
Menggunakan copy.deepcopy () adalah cara yang paling boleh dipercayai untuk menyalin objek kompleks yang mendalam. Ia boleh mengulangi semua objek bersarang, memastikan bahawa objek asal dan salinannya benar -benar bebas. 1. Import modul salinan dan hubungi salinan.DeepCopy (asal) untuk membuat salinan yang sepenuhnya terpencil; 2. Mengubah struktur bersarang salinan tidak akan menjejaskan objek asal; 3. DeepCopy () boleh mengendalikan kamus, senarai, objek tersuai dan rujukan bulat; 4. Bagi objek yang tidak boleh disiarkan (seperti pemegang fail) atau memerlukan tingkah laku tersuai, kaedah __deepcopy__ boleh dilaksanakan; 5. Secara manual melalui JSON.DUMPS dan JSON.LOADS hanya terpakai kepada data Serializable JSON dan tidak universal; 6. Elakkan menggunakan copy.copy () kerana ia hanya satu salinan cetek. Oleh itu, melainkan jika terdapat prestasi khas atau keperluan penyesuaian, copy.deepcopy () harus selalu digunakan untuk menyelesaikan operasi salinan yang mendalam.
Menyalin objek kompleks dalam Python -terutamanya yang mengandungi struktur bersarang seperti senarai, kamus, atau objek tersuai -memerlukan lebih daripada sekadar tugasan atau salinan cetek. Jika anda tidak berhati -hati, perubahan kepada objek yang disalin masih boleh menjejaskan asal. Inilah cara melakukannya dengan betul.

Gunakan copy.deepcopy()
untuk pengasingan penuh
Cara yang paling boleh dipercayai dan mudah untuk melakukan salinan yang mendalam di Python menggunakan fungsi deepcopy()
dari modul copy
terbina dalam.
salinan import asal = { 'Nama': 'Alice', 'Tetapan': { 'Tema': 'Dark', 'Pemberitahuan': ['E -mel', 'Push'] }, 'Projek': [ {'id': 1, 'aktif': true}, {'id': 2, 'aktif': palsu} ] } disalin = copy.deepcopy (asal)
Sekarang, copied
sepenuhnya bebas. Mengubah elemen bersarang dalam copied
tidak akan menjejaskan original
:

disalin ['tetapan'] ['tema'] = 'cahaya' disalin ['projek'] [0] ['aktif'] = palsu Cetak (asal ['Tetapan'] ['Tema']) # masih 'gelap' cetak (asal ['projek'] [0] ['aktif']) # masih benar
Ini berfungsi kerana deepcopy()
secara rekursif menduplikasi setiap objek yang ditemui, termasuk dicts bersarang, senarai, objek tersuai, dan juga objek yang dirujuk beberapa kali.
Apabila deepcopy()
mungkin tidak mencukupi
Walaupun deepcopy()
mengendalikan kebanyakan kes dengan baik, terdapat kes kelebihan:

- Objek dengan kandungan yang tidak dapat ditandatangani : Sesetengah objek (seperti pemegang fail terbuka, soket, atau fungsi lambda) tidak boleh dipasang dengan mendalam dan akan meningkatkan
TypeError
. - Kustom
__deepcopy__
Tingkah Laku : Anda boleh menentukan bagaimana kelas anda mengendalikan penyalinan yang mendalam dengan melaksanakan kaedah__deepcopy__
.
Contoh:
orang kelas: def __init __ (diri, nama, tag): self.name = name self.tags = tags # senarai tali def __deepcopy __ (diri, memo): # Sesuaikan tingkah laku salinan yang mendalam baru = orang ("", []) new.name = self.name new.tags = copy.deepcopy (self.tags, memo) kembali baru
Kamus memo
menghalang rekursi tak terhingga dalam kes -kes rujukan bulat.
Alternatif: Salinan Deep Manual (tidak disyorkan untuk kes yang kompleks)
Untuk struktur yang mudah, yang diketahui, anda boleh membina semula objek secara manual:
Import JSON # Hanya berfungsi untuk data json-serializable disalin = json.loads (json.dumps (asal))
Tetapi pendekatan ini gagal dengan jenis yang tidak berseri (datetime, kelas tersuai, dan lain-lain), jadi ia rapuh dan bukan tujuan umum.
Perkara utama untuk diingat
- ✅ Gunakan
copy.deepcopy(obj)
untuk keperluan salinan yang paling mendalam. - ✅ Ia mengendalikan dict bersarang, senarai, objek tersuai, dan rujukan bulat.
- ⚠️ Elakkan
copy.copy(obj)
- iaitu salinan cetek dan tidak akan mengklasifikasikan objek bersarang. - ⚠️ Berhati -hati dengan objek yang memegang sumber luaran (fail, sambungan rangkaian).
- ? Sekiranya prestasi dan struktur prestasi diketahui, pertimbangkan logik pengklonan adat.
Pada asasnya, copy.deepcopy()
adalah alat pergi-anda-ia dibina untuk ini, dan melainkan jika anda mempunyai kekangan khas, itu adalah taruhan paling selamat.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan salinan objek yang kompleks di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Ya, apythonclasscanhavemulleConstructorsThoughalternetechniques.1.usedefaultargumentsIntheS

Untuk memulakan pembelajaran mesin kuantum (QML), alat pilihan adalah Python, dan perpustakaan seperti Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum atau Pytorchquantum perlu dipasang; Kemudian membiasakan diri dengan proses dengan menjalankan contoh, seperti menggunakan Pennylane untuk membina rangkaian saraf kuantum; kemudian melaksanakan model mengikut langkah -langkah penyediaan set data, pengekodan data, membina litar kuantum parametrik, latihan pengoptimuman klasik, dan lain -lain; Dalam pertempuran sebenar, anda harus mengelakkan mengejar model kompleks dari awal, memberi perhatian kepada batasan perkakasan, mengamalkan struktur model hibrid, dan terus merujuk kepada dokumen terkini dan dokumen rasmi untuk menindaklanjuti pembangunan.

Kunci untuk menggunakan Python untuk memanggil WebAPI untuk mendapatkan data adalah untuk menguasai proses asas dan alat umum. 1. Menggunakan permintaan untuk memulakan permintaan HTTP adalah cara yang paling langsung. Gunakan kaedah GET untuk mendapatkan respons dan gunakan JSON () untuk menghuraikan data; 2. Bagi API yang memerlukan pengesahan, anda boleh menambah token atau kunci melalui tajuk; 3. Anda perlu menyemak kod status tindak balas, disyorkan untuk menggunakan respons.raise_for_status () untuk mengendalikan pengecualian secara automatik; 4. Menghadapi antara muka paging, anda boleh meminta halaman yang berbeza pada gilirannya dan menambah kelewatan untuk mengelakkan batasan kekerapan; 5. Semasa memproses data JSON yang dikembalikan, anda perlu mengekstrak maklumat mengikut struktur, dan data kompleks dapat ditukar kepada data

Onelineifelse Python adalah pengendali ternary, yang ditulis sebagai XifconditionElsey, yang digunakan untuk memudahkan penghakiman bersyarat mudah. Ia boleh digunakan untuk tugasan berubah, seperti status = "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Ia juga boleh digunakan untuk terus mengembalikan hasil fungsi, seperti defget_status (umur): kembali "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Walaupun penggunaan bersarang disokong, seperti hasil = "a" i

Artikel ini telah memilih beberapa laman web projek "selesai" Python dan portal sumber pembelajaran "blockbuster" peringkat tinggi untuk anda. Sama ada anda sedang mencari inspirasi pembangunan, mengamati dan belajar kod sumber peringkat induk, atau secara sistematik meningkatkan keupayaan praktikal anda, platform ini tidak boleh dilepaskan dan dapat membantu anda berkembang menjadi tuan python dengan cepat.

Kunci untuk menulis pernyataan Ifelse Python adalah untuk memahami struktur dan butiran logik. 1. Infrastruktur adalah untuk melaksanakan sekeping kod jika syarat -syarat ditubuhkan, jika tidak, bahagian lain dilaksanakan, yang lain adalah pilihan; 2. Penghakiman pelbagai syarat dilaksanakan dengan ELIF, dan ia dilaksanakan secara berurutan dan dihentikan sebaik sahaja ia dipenuhi; 3. Bersarang jika digunakan untuk penghakiman subdivisi selanjutnya, adalah disyorkan untuk tidak melebihi dua lapisan; 4. Ekspresi ternary boleh digunakan untuk menggantikan Ifelse mudah dalam senario mudah. Hanya dengan memberi perhatian kepada lekukan, perintah bersyarat dan integriti logik, kita boleh menulis kod penghakiman yang jelas dan stabil.

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Gunakan subprocess.run () untuk melaksanakan perintah shell dengan selamat dan menangkap output. Adalah disyorkan untuk lulus parameter dalam senarai untuk mengelakkan risiko suntikan; 2. Apabila ciri -ciri shell diperlukan, anda boleh menetapkan shell = benar, tetapi berhati -hati dengan suntikan arahan; 3. Gunakan subprocess.popen untuk merealisasikan pemprosesan output masa nyata; 4. Tetapkan semak = benar untuk membuang pengecualian apabila arahan gagal; 5. Anda boleh secara langsung memanggil rantai untuk mendapatkan output dalam senario mudah; Anda harus memberi keutamaan kepada subprocess.run () dalam kehidupan seharian untuk mengelakkan menggunakan os.system () atau modul yang tidak ditetapkan. Kaedah di atas mengatasi penggunaan teras untuk melaksanakan perintah shell di Python.
