Python でリストをスライスすると、基になるオブジェクトのコピーが作成されますか?

Python でコピーを生成せずにリストをスライスする

問題:
整数のリストが与えられた場合、その整数のすべてのサブリストを生成します。 [0, len(L)-1] の k に対して L[k:] を作成せずに効率的に形成します

答え:
Python でリストをスライスしても、基になるオブジェクトのコピーは生成されず、オブジェクトへの参照のみが生成されます。

参照のコピーについて

これを実証するために、同じ値を持つ 3 つの整数オブジェクトを考えてみましょう。値:

a = [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1]

これらは個別のオブジェクト ID を持ち、別個のオブジェクトであることを示します:

map(id, a)  # returns [140502922988976, 140502922988952, 140502922988928]

これらのオブジェクトをスライスすると、同じ参照を持つ新しいリスト オブジェクトが生成され、新しいリスト オブジェクトがないことがわかります。オブジェクトが作成されました:

b = a[1:3]
map(id, b)  # returns [140502922988952, 140502922988928]

この動作は、不変 (整数など) と可変の両方に適用されます。 (リストなど) 値。

オーバーヘッドに関する考慮事項

スライスでは新しいオブジェクトは生成されませんが、参照のコピーとリストのメタデータの維持により、ある程度のメモリ オーバーヘッドが発生します。たとえば、N 個の要素を持つリストには 72 バイトのメモリ オーバーヘッドがあります。

ビューと numpy 配列

メモリの最適化が重要な場合は、numpy 配列をスライスするため、リストの代わりに numpy 配列を使用することを検討してください。スライスと元の配列の間でメモリを共有します。ただし、このアプローチでは、不用意な変更を避けるために慎重な取り扱いが必要です。

結論

Python でのリストのスライスは、基礎となるオブジェクトのコピーを生成しない効率的な操作です。パフォーマンスの最適化を検討するときは、この動作を考慮する必要があります。

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