Python は代入時にオブジェクトをコピーしますか?
Python では、変数の代入によってオブジェクトのコピーが作成されるのではなく、オブジェクトへの参照が作成されます。この動作により、予期しない結果が生じる可能性があります。
例:
次のコードを考えてみましょう:
dict_a = dict_b = dict_c = {} dict_c['hello'] = 'goodbye' print(dict_a) print(dict_b) print(dict_c)
予期せず、このコードは次の結果を生成します。出力:
{'hello': 'goodbye'} {'hello': 'goodbye'} {'hello': 'goodbye'}
説明:
dict_a = dict_b = dict_c = {} を割り当てる場合、3 つの別々の辞書を作成するわけではありません。代わりに、1 つの辞書を作成し、それに 3 つの名前 (参照) を割り当てます。その結果、参照の 1 つに加えられた変更はすべての参照に影響します。
解決策:
オブジェクトの独立したコピーを作成するには、次のいずれかの dict を使用できます。 .copy() メソッドまたは copy.deepcopy() 関数。
の使用dict.copy():
dict_a = dict_b.copy() dict_c = dict_b.copy()
copy.deepcopy() の使用:
import copy dict_a = copy.deepcopy(dict_b) dict_c = copy.deepcopy(dict_b)
以上がPython はオブジェクトを割り当てるときにコピーまたは参照を作成しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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