


Pourquoi la mise à jour du dictionnaire de copie « superficielle » ne met pas à jour le dictionnaire « original » ?
Comprendre la copie superficielle
Quand en créant une copie superficielle d'un dictionnaire, l'objet dictionnaire n'est pas entièrement copié. Au lieu de cela, une nouvelle référence à l'objet d'origine est créée. Cela signifie que toutes les modifications apportées à la copie superficielle seront également reflétées dans le dictionnaire d'origine.
Exemple : Dictionnaire
Considérons l'exemple suivant :
original = dict(a=1, b=2) new = original.copy() new.update({'c': 3})
Dans ce cas, nouveau est une copie superficielle de l'original. Lorsque new est mis à jour avec {'c': 3}, le dictionnaire d'origine reste inchangé car l'original et le nouveau font référence au même objet sous-jacent.
Contraste avec la copie superficielle dans les listes
Les listes se comportent différemment lorsqu'elles sont copiées superficiellement. Lors de la création d'une copie superficielle d'une liste, une nouvelle référence à l'objet de liste sous-jacent est créée. Cependant, toute modification apportée à la copie superficielle n'affecte pas la liste d'origine, car les listes sont des objets mutables qui peuvent être modifiés indépendamment.
Comprendre la copie profonde
Contrairement à la copie superficielle la copie, la copie approfondie crée une nouvelle copie indépendante de l'objet original. Cela signifie que toute modification apportée à la copie complète n'affectera pas l'objet d'origine.
Solution
Pour mettre à jour le dictionnaire d'origine, il est nécessaire de créer une copie complète au lieu d'une copie superficielle. Le code suivant utilise copy.deepcopy() pour créer une copie complète :
import copy new = copy.deepcopy(original) new.update({'c': 3})
Maintenant, l'original reste intact tandis que le nouveau a les valeurs mises à jour.
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!

Solution aux problèmes d'autorisation Lors de la visualisation de la version Python dans Linux Terminal Lorsque vous essayez d'afficher la version Python dans Linux Terminal, entrez Python ...

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

Ce tutoriel s'appuie sur l'introduction précédente à la belle soupe, en se concentrant sur la manipulation de Dom au-delà de la simple navigation sur les arbres. Nous explorerons des méthodes et techniques de recherche efficaces pour modifier la structure HTML. Une méthode de recherche DOM commune est ex

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Cet article guide les développeurs Python sur la construction d'interfaces de ligne de commande (CLI). Il détaille à l'aide de bibliothèques comme Typer, Click et Argparse, mettant l'accent sur la gestion des entrées / sorties et promouvant des modèles de conception conviviaux pour une meilleure convivialité par la CLI.


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

MinGW - GNU minimaliste pour Windows
Ce projet est en cours de migration vers osdn.net/projects/mingw, vous pouvez continuer à nous suivre là-bas. MinGW : un port Windows natif de GNU Compiler Collection (GCC), des bibliothèques d'importation et des fichiers d'en-tête librement distribuables pour la création d'applications Windows natives ; inclut des extensions du runtime MSVC pour prendre en charge la fonctionnalité C99. Tous les logiciels MinGW peuvent fonctionner sur les plates-formes Windows 64 bits.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Puissant environnement de développement intégré PHP

VSCode Windows 64 bits Télécharger
Un éditeur IDE gratuit et puissant lancé par Microsoft

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) est une application Web PHP/MySQL très vulnérable. Ses principaux objectifs sont d'aider les professionnels de la sécurité à tester leurs compétences et leurs outils dans un environnement juridique, d'aider les développeurs Web à mieux comprendre le processus de sécurisation des applications Web et d'aider les enseignants/étudiants à enseigner/apprendre dans un environnement de classe. Application Web sécurité. L'objectif de DVWA est de mettre en pratique certaines des vulnérabilités Web les plus courantes via une interface simple et directe, avec différents degrés de difficulté. Veuillez noter que ce logiciel

mPDF
mPDF est une bibliothèque PHP qui peut générer des fichiers PDF à partir de HTML encodé en UTF-8. L'auteur original, Ian Back, a écrit mPDF pour générer des fichiers PDF « à la volée » depuis son site Web et gérer différentes langues. Il est plus lent et produit des fichiers plus volumineux lors de l'utilisation de polices Unicode que les scripts originaux comme HTML2FPDF, mais prend en charge les styles CSS, etc. et présente de nombreuses améliorations. Prend en charge presque toutes les langues, y compris RTL (arabe et hébreu) et CJK (chinois, japonais et coréen). Prend en charge les éléments imbriqués au niveau du bloc (tels que P, DIV),