


Erstellen einer unveränderlichen Listenkopie
In Python wirken sich Änderungen an new_list beim Zuweisen von Listenreferenzen wie new_list = my_list überraschenderweise auf my_list aus. Dies liegt daran, dass Python nicht eine eindeutige neue Liste erstellt, sondern lediglich den Verweis auf die tatsächliche Liste kopiert, was dazu führt, dass sowohl new_list als auch my_list auf dieselbe Liste verweisen.
Um dieses Problem zu beheben und unerwartete Änderungen zu verhindern, ist es wichtig, Folgendes zu tun Erstellen Sie mit verschiedenen Methoden eine echte Kopie der Liste.
Klonen einer Liste
Um eine unveränderliche zu erhalten Wenn Sie eine Liste klonen oder eine flache Kopie erstellen möchten, berücksichtigen Sie die folgenden Optionen:
- list.copy() Methode (Python 3.3):
new_list = old_list.copy()
- Liste Slicing:
new_list = old_list[:]
- list() Konstruktor:
new_list = list(old_list)
Deep Copying einer Liste
Wenn Sie auch die Elemente der Liste kopieren müssen, verwenden Sie deep Kopieren:
import copy new_list = copy.deepcopy(old_list)
Beispiel
Betrachten Sie den folgenden Code:
import copy class Foo: def __init__(self, val): self.val = val def __repr__(self): return f'Foo({self.val!r})' foo = Foo(1) a = ['foo', foo] b = a.copy() c = a[:] d = list(a) e = copy.copy(a) f = copy.deepcopy(a) # edit orignal list and instance a.append('baz') foo.val = 5 print(f'original: {a}\nlist.copy(): {b}\nslice: {c}\nlist(): {d}\ncopy: {e}\ndeepcopy: {f}')
Ergebnis:
original: ['foo', Foo(5), 'baz'] list.copy(): ['foo', Foo(5)] slice: ['foo', Foo(5)] list(): ['foo', Foo(5)] copy: ['foo', Foo(5)] deepcopy: ['foo', Foo(1)]
Dies zeigt, wie sich Änderungen an der Originalliste und ihren Instanzen nur auf die Originalliste und nicht auf deren Originalliste auswirken kopierte Versionen (b, c, d und f).
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine unveränderliche Kopie einer Liste in Python erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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