Grundlegendes zu Shallow Copy-, Deep Copy- und Zuweisungsvorgängen
Ineffizienz der normalen Zuweisung
Bei normalen Zuweisungsvorgängen wird lediglich ein Verweis auf das vorhandene Objekt erstellt, anstatt ein neues zu erstellen. Dies kann zu unvorhergesehenen Änderungen führen, da sich Änderungen am Originalobjekt auch im kopierten Objekt widerspiegeln.
Flache Kopie: Duplizierung auf Oberflächenebene
Die flache Die Kopiermethode erstellt ein neues Objekt und fügt Verweise auf die vorhandenen Objekte ein, die im Originalobjekt enthalten sind. Dies bedeutet, dass Änderungen an den untergeordneten Objekten des Originalobjekts auch in der flachen Kopie widergespiegelt werden.
Deep Copy: Vollständige Replikation
Die Deep-Copy-Methode erstellt ein neues Objekt und fügt rekursiv Kopien der im Originalobjekt gefundenen Objekte ein. Dadurch wird sichergestellt, dass Änderungen an den untergeordneten Objekten des Originalobjekts keine Auswirkungen auf die tiefe Kopie haben.
Auswirkungen für veränderliche und unveränderliche Objekte
Diese Kopiervorgänge haben unterschiedliche Auswirkungen auf veränderliche und unveränderliche Objekte:
- Unveränderliche Objekte (z. B. Zeichenfolgen, Tupel): Flache und tiefe Kopien machen keinen Unterschied, da unveränderliche Objekte nicht geändert werden können.
- Veränderliche Objekte (z. B. Listen, Wörterbücher): Flache Kopien bleiben erhalten Verweise auf die untergeordneten Objekte des ursprünglichen Objekts, während tiefe Kopien neue Instanzen dieser untergeordneten Objekte erstellen Objekte.
Beispiel
Bedenken Sie den folgenden Code:
import copy a = "deepak" b = (1, 2, 3, 4) c = [1, 2, 3, 4] d = {1: 10, 2: 20, 3: 30} a1 = copy.copy(a) b1 = copy.copy(b) c1 = copy.copy(c) d1 = copy.copy(d)
Für unveränderliche Objekte wie Strings und Tupel (a und b in In diesem Fall werden sowohl flache als auch tiefe Kopien neue Objekte mit unterschiedlichen Speicheradressen erstellen. Bei veränderlichen Objekten wie Listen und Wörterbüchern (c und d) erstellen flache Kopien jedoch neue Verweise auf die ursprünglichen Objekte, während tiefe Kopien neue Instanzen dieser Objekte erstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonShallow vs. Deep Copy in Python: Wann welche verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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