Python中使用copy模块实现列表(list)拷贝
引用是指保存的值为对象的地址。在 Python 语言中,一个变量保存的值除了基本类型保存的是值外,其它都是引用,因此对于它们的使用就需要小心一些。下面举个例子:
问题描述:已知一个列表,求生成一个新的列表,列表元素是原列表的复制
a=[1,2]
b=a
这种做法其实并未真正生成一个新的列表,b指向的仍然是a所指向的对象。这样,如果对a或b的元素进行修改,a,b的值同时发生变化。
解决的方法为:
a=[1,2]
b=a[:]
这样修改a对b没有影响。修改b对a没有影响。
但 这种方法只适用于简单列表,也就是列表中的元素都是基本类型,如果列表元素还存在列表的话,这种方法就不适用了。原因就是,象a[:]这种处理,只是将列 表元素的值生成一个新的列表,如果列表元素也是一个列表,如:a=[1,[2]],那么这种复制对于元素[2]的处理只是复制[2]的引用,而并未生成 [2]的一个新的列表复制。为了证明这一点,测试步骤如下:
>>> a=[1,[2]]
>>> b=a[:]
>>> b
[1, [2]]
>>> a[1].append(3)
>>> a
[1, [2, 3]]
>>> b
[1, [2, 3]]
可见,对a的修改影响到了b。如果解决这一问题,可以使用copy模块中的deepcopy函数。修改测试如下:
>>> import copy
>>> a=[1,[2]]
>>> b=copy.deepcopy(a)
>>> b
[1, [2]]
>>> a[1].append(3)
>>> a
[1, [2, 3]]
>>> b
[1, [2]]
有时候知道这一点是非常重要的,因为可能你的确需要一个新的列表,并且对这个新的列表进行操作,同时不想影响原来的列表。

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

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Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.
