


Python crée-t-il des copies ou des références lors de l'attribution d'objets ?
Python copie-t-il les objets lors de l'affectation ?
En Python, l'affectation de variables ne crée pas de copies d'objets mais plutôt des références à ceux-ci. Ce comportement peut conduire à des résultats inattendus.
Exemple :
Considérez le code suivant :
dict_a = dict_b = dict_c = {} dict_c['hello'] = 'goodbye' print(dict_a) print(dict_b) print(dict_c)
De façon inattendue, ce code produit ce qui suit sortie :
{'hello': 'goodbye'} {'hello': 'goodbye'} {'hello': 'goodbye'}
Explication :
Lorsque vous attribuez dict_a = dict_b = dict_c = {}, vous ne créez pas trois dictionnaires distincts. Au lieu de cela, vous créez un dictionnaire et lui attribuez trois noms (références). De ce fait, toute modification apportée à l'une des références les impacte toutes.
Solution :
Pour créer des copies indépendantes d'objets, vous pouvez utiliser soit le dict Méthode .copy() ou fonction copy.deepcopy().
Utilisation dict.copy() :
dict_a = dict_b.copy() dict_c = dict_b.copy()
Utilisation de copy.deepcopy() :
import copy dict_a = copy.deepcopy(dict_b) dict_c = copy.deepcopy(dict_b)
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!

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

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