


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!

ArraysareBetterForElement-WiseoperationsDuetofasterAccessSandoptimizedImplations.1) ArrayShavEcontiguSMemoryforDirectAccess, EnhancingPerformance.2) ListSaSaSlexible ButslowerDueTopotentialDynamicressizing.3)

Les opérations mathématiques de l'ensemble du tableau dans Numpy peuvent être implémentées efficacement par le biais d'opérations vectorielles. 1) Utilisez des opérateurs simples tels que l'ajout (ARR 2) pour effectuer des opérations sur les tableaux. 2) Numpy utilise la bibliothèque de langage C sous-jacente, qui améliore la vitesse informatique. 3) Vous pouvez effectuer des opérations complexes telles que la multiplication, la division et les exposants. 4) Faites attention aux opérations de diffusion pour s'assurer que la forme du tableau est compatible. 5) L'utilisation de fonctions Numpy telles que np.sum () peut améliorer considérablement les performances.

Dans Python, il existe deux méthodes principales pour insérer des éléments dans une liste: 1) en utilisant la méthode d'insertion (index, valeur), vous pouvez insérer des éléments à l'index spécifié, mais l'insertion au début d'une grande liste est inefficace; 2) En utilisant la méthode APPEND (valeur), ajoutez des éléments à la fin de la liste, ce qui est très efficace. Pour les grandes listes, il est recommandé d'utiliser APPEND () ou d'envisager d'utiliser des tableaux Deque ou Numpy pour optimiser les performances.

TOMAKEAPYCTHONScriptExucutableonBothunixandwindows: 1) addashebangline (#! / Usr / bin / leppython3) et usechmod xtomakeitexecutableonUnix.2) onwindows, assurepythonisinStalledandAssociatedWith.pyfiles, oruseaBatchfile (runn.bat) torunthrescript.

Lors de la rencontre d'une erreur "CommandNotFound", les points suivants doivent être vérifiés: 1. Confirmez que le script existe et que le chemin est correct; 2. Vérifiez les autorisations de fichier et utilisez CHMOD pour ajouter des autorisations d'exécution si nécessaire; 3. Assurez-vous que l'interprète de script est installé et sur le chemin; 4. Vérifiez que la ligne Shebang au début du script est correcte. Cela peut résoudre efficacement le problème du fonctionnement du script et s'assurer que le processus de codage est fluide.

ArraySareNenerallyMoreMemory Econtesious ANLILISTS INFORMAGE UNIMÉRIQUE DATADUETOTHEIRFIXED-SIZENATURANDDDIRECTMEMORYACCESS.1) ArraySstoreelementsInAconGuLblock, réduisant les listes de linge-ouvrages

ToconvertapyThonListoanArray, usethearraymodule: 1) ImportTheArraymodule, 2) Crééalist, 3) usearray (typecode, list) toconvertit, spécifiant le système de code pour la datte, améliorant la performance

Les listes Python peuvent stocker différents types de données. L'exemple de liste contient des entiers, des chaînes, des numéros de points flottants, des booléens, des listes imbriquées et des dictionnaires. La flexibilité de la liste est précieuse dans le traitement des données et le prototypage, mais il doit être utilisé avec prudence pour assurer la lisibilité et la maintenabilité du code.


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