


Wie unterscheiden sich flaches und tiefes Kopieren in Python?
Kopieren von Objekten in Python
Das Erstellen einer unabhängigen Kopie eines Objekts ist eine häufige Aufgabe in der Programmierung. In Python gibt es zwei Hauptmethoden zum Kopieren eines Objekts: flaches Kopieren und tiefes Kopieren.
Flaches Kopieren
Pythons Standardkopiermechanismus ist flaches Kopieren. Dies bedeutet, dass ein neues Objekt mit einer Referenz auf dieselben Felder wie das ursprüngliche Objekt erstellt wird. Alle an den Feldern des neuen Objekts vorgenommenen Änderungen werden auch im Originalobjekt widergespiegelt.
Deep Copying
Deep Copy hingegen erstellt ein neues Objekt mit separaten Kopien der Felder vom Originalobjekt. Dies bedeutet, dass sich alle an den Feldern des neuen Objekts vorgenommenen Änderungen nicht auf das ursprüngliche Objekt auswirken.
Um eine vollständig tiefe unabhängige Kopie eines Objekts in Python zu erhalten, können Sie die Kopie verwenden .deepcopy()-Funktion. Hier ist ein Beispiel:
<code class="python">import copy # Original object obj = { "name": "Alice", "age": 20 } # Create a shallow copy shallow_copy = obj # Create a deep copy deep_copy = copy.deepcopy(obj) # Modify the shallow copy shallow_copy["name"] = "Bob" # Print the original and deep copy print(obj) # Output: {'name': 'Bob', 'age': 20} print(deep_copy) # Output: {'name': 'Alice', 'age': 20}</code>
Wie Sie sehen können, behält die tiefe_Kopie die ursprünglichen Werte des Objekts bei, während die flache_Kopie von den am ursprünglichen Objekt vorgenommenen Änderungen betroffen ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie unterscheiden sich flaches und tiefes Kopieren in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
