


Python : une plongée approfondie dans la copie de listes
Lorsque vous travaillez avec des listes en Python, il est essentiel de comprendre comment fonctionne la copie. Comme le souligne la question, des copies apparemment indépendantes peuvent affecter la liste d'origine, entraînant un comportement inattendu.
Les pièges de l'affectation
Le nœud du problème réside dans l'affectation de Python sémantique. Contrairement à des langages comme Java, Python attribue des références à des variables plutôt qu'à des valeurs réelles. Dans l'exemple fourni :
org_list = ['y', 'c', 'gdp', 'cap'] copy_list = org_list
copy_list ne contient pas sa propre copie de la liste ; au lieu de cela, il pointe vers la même liste sous-jacente que org_list. Toute modification apportée à une liste est reflétée dans l'autre.
Copies superficielles ou profondes
Pour créer une copie véritablement indépendante, Python propose deux approches :
- Copie superficielle : Crée une nouvelle liste mais copie superficiellement les éléments de la liste d'origine. Toute modification apportée aux éléments imbriqués de la liste copiée affectera toujours la liste d'origine. Exemple :
copy_list = list(org_list) copy_list[1] = 'a' print(org_list) # Output: ['y', 'a', 'gdp', 'cap']
- Copie complète : Crée une nouvelle liste indépendante de la liste d'origine. Les modifications apportées à la liste copiée ou à ses éléments imbriqués n'affecteront pas la liste d'origine. Exemple :
import copy copy_list = copy.deepcopy(org_list) copy_list[1] = 'a' print(org_list) # Output: ['y', 'c', 'gdp', 'cap']
Considérations supplémentaires
Pour les DataFrames pandas, vous pouvez utiliser les méthodes copy() ou copy(deep=True) pour créer des copies. Cependant, notez que les copies profondes d'objets complexes peuvent être coûteuses en termes de calcul, voire nécessaires.
En conclusion, comprendre la différence entre les références et les copies en Python est crucial pour travailler efficacement avec des listes et des objets complexes. En tirant parti des copies superficielles ou profondes, selon le cas, vous pouvez garantir l'intégrité de vos données et éviter des conséquences inattendues lors de la modification des copies.
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!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Comment enseigner les bases de la programmation novice en informatique dans les 10 heures? Si vous n'avez que 10 heures pour enseigner à l'informatique novice des connaissances en programmation, que choisissez-vous d'enseigner ...

Comment éviter d'être détecté lors de l'utilisation de FiddlereVerywhere pour les lectures d'homme dans le milieu lorsque vous utilisez FiddlereVerywhere ...

Chargement des fichiers de cornichons dans Python 3.6 Rapport de l'environnement Erreur: modulenotFoundError: NomoduLenamed ...

Comment résoudre le problème de la segmentation des mots jieba dans l'analyse des commentaires pittoresques? Lorsque nous effectuons des commentaires et des analyses pittoresques, nous utilisons souvent l'outil de segmentation des mots jieba pour traiter le texte ...


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

SublimeText3 Linux nouvelle version
Dernière version de SublimeText3 Linux

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit