主にPythonのcopyモジュールを紹介します。
コピー モジュールには、リスト、タプル、辞書、ユーザー定義オブジェクトのインスタンスなどの複合オブジェクトの深いコピーと浅いコピーを作成する関数が含まれています。
########
copy(x)
########
新しい複合オブジェクトを作成し、x のメンバーを参照によってコピーして、x の浅いコピーを作成します。もっと深く言えば、
オブジェクトをコピーしますが、オブジェクト内の要素の参照は引き続き使用されます。
組み込み型の場合、この関数はあまり使用されません。
代わりに、list(x)、dict(x)、set(x) などの呼び出しメソッドを使用して、x の浅いコピーを作成します
のように型名を直接使用するのは明らかに手間がかかることを知っておく必要があります。 copy() を使用するよりも高速です。しかし、それらは同じ効果をもたらします。
もう 1 つのポイントは、変更できないオブジェクト (文字列、数値、タプル) です。これらのオブジェクトの変更について心配する必要はありません。コピーしてもしなくても意味はありません。
もう 1 つのポイントは、is 演算子を使用して、オブジェクトがコピーされるかどうかを決定することができます。
a は b -> True a と b はコピーではなく同じオブジェクトを参照します
- -> False a と b は互いのコピーです
たとえば、次の例では:
( 1)
>>> a = [1,2,3]
>>> b = copy.copy(a)
>>> , 3]
>>> a.append(4)>>> a[1, 2, 3, 4]>>> , 2, 3 ]>>> a は b(2)>>> a = [1,2,3]> = a >>> b[1, 2, 3]>>> a.append(4)>>> 3, 4] >>> b>>> b.append(6)>>>([1, 2, 3, 4, 6], [1, 2, 3, 4, 6])
(3)
>>> a = [1,2,3]
>> > b = リスト(a)
>>> b
[1, 2, 3]
>>> > a
[1, 2, 3, 4]
>>> = [[1], ['a'], ['A']]
>>> copy.copy(a)
>>> print a, b
[[ 1], ['a'], ['A']] [[1], ['a'], [' A']]
>>> b[1].append('b' )
>>> b
[[1], ['a', 'b'], [ 'A']]
>>> a
[[1], [ 'a', 'b'], ['A']]
>>> 100,101])
>>> b
[[1], ['a ', 'b'], ['A'], [100, 101]]
>
[[1], ['a', 'b'], ['A'] ]
例 (3) では、a の浅いコピー オブジェクト b がわかります。これらは異なるオブジェクトであるため、変更されます。オブジェクトへの影響は互いにありませんが、これらの a と b のオブジェクトの要素は参照が同じであるため、a または b がそのオブジェクトの要素を変更すると、影響を受けます
もう一方の値。
オブジェクトとオブジェクトのすべての要素の値を完全にコピーしたい場合は、以下の deepcopy() 関数のみを使用してください。
######################
deepcopy(x[, visit])
############ # #########
新しい複合オブジェクトを作成し、x のすべてのメンバーを繰り返しコピーすることで、x のディープ コピーを作成します。
visit は、訪問されたオブジェクトを追跡することを目的としたオプションの辞書であり、それによって
を定義するデータ構造内の繰り返しサイクルを検出して回避します。
通常は必要ありませんが、メソッド __copy__(self) と __deepcopy__(self, visit) を実装することで、
クラスはカスタム コピー メソッドをそれぞれ実装できます。
__deepcopy__() メソッドは、コピー プロセス中に以前に遭遇したオブジェクトを追跡するために辞書訪問を使用する必要があります。
__deepcopy__() メソッドの場合、実装に含まれる他の deepcopy() メソッド (存在する場合) にアクセスを渡す以外の操作を実行する必要はありません。
pickle モジュールで使用されるメソッド __getstate__() および __setstate__() をクラスが実装している場合、コピー モジュールはこれらのメソッドを使用してコピーを作成します
。
ただし、メソッド __copy__(self) と __deepcopy__(self, visit) を実装することで、
クラスはカスタム コピー メソッドをそれぞれ実装できます。
__deepcopy__() メソッドは、コピー プロセス中に以前に遭遇したオブジェクトを追跡するために辞書訪問を使用する必要があります。
__deepcopy__() メソッドの場合、実装に含まれる他の deepcopy() メソッド (存在する場合) にアクセスを渡す以外の操作を実行する必要はありません。
pickle モジュールで使用されるメソッド __getstate__() および __setstate__() をクラスが実装している場合、コピー モジュールはこれらのメソッドを使用してコピーを作成します
。ですが、メソッド __copy__(self) と __deepcopy__(self, visit) を実装することで、
クラスはカスタム コピー メソッドをそれぞれ実装できます。
__deepcopy__() メソッドは、コピー プロセス中に以前に遭遇したオブジェクトを追跡するために辞書訪問を使用する必要があります。
__deepcopy__() メソッドの場合、実装に含まれる他の deepcopy() メソッド (存在する場合) にアクセスを渡す以外の操作を実行する必要はありません。
pickle モジュールで使用されるメソッド __getstate__() および __setstate__() をクラスが実装している場合、コピー モジュールはこれらのメソッドを使用してコピーを作成します
。
例:
>>> a = [[1], ['a'], ['A']]
>>> b = copy.deepcopy(a)
>>> b
[[1], ['a'], ['A']]
>>> c = copy.copy(a )
>>> c
[[1], ['a'], ['A']]
>>> a[1].append('b')
>>> a
[[1], ['a', 'b'], ['A']]
>>> b
[[1], ['a' ], ['A']]
>>> c
[[1], ['a', 'b'], ['A']]
次のことに注意してください:
( 1) copy モジュールは整数や文字列などの単純な型に使用されますが、これが必要になることはほとんどありません。
(2) これらのコピー関数は、モジュール、クラス オブジェクト、関数、メソッド、トレースバック、スタック フレーム、ファイル、ソケット、およびその他の同様のタイプでは機能しません。
オブジェクトをコピーできない場合は、copy.error 例外が発生します。
以上がPython のコピー モジュール (浅いコピーと深いコピー) についての深い理解の詳細内容です。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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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