`dict.fromkeys()`가 공유 목록을 생성하는 이유는 무엇이며 이를 방지하려면 어떻게 해야 합니까?
Fromkeys 주의 사항: 사전 초기화 동작 이해
Python에서는 일반적으로 dict.fromkeys() 메서드를 사용하여 사전을 생성합니다. 빈 목록에 지정된 키가 할당되어 있습니다. 그러나 동작을 잘못 해석하여 예상치 못한 결과가 발생했습니다.
fromkeys()가 까다로운 이유
dict의 두 번째 인수로 빈 목록 []이 제공되는 경우 .fromkeys(), 결과 사전의 모든 값은 동일한 목록 개체를 가리킵니다. 즉, 하나의 값을 수정하면 모든 값에 영향을 미칩니다.
대체 솔루션
이 문제를 해결하려면 다음 솔루션을 권장합니다.
-
사전 사용 이해력:
Python 2.7 이상에서는 사전 이해력이 가장 간결하고 읽기 쉬운 솔루션입니다.
data = {k: [] for k in range(2)}
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목록 이해력 사용 dict() 사용:
이전에 Python 버전에서는 목록 이해가 dict() 생성자에 전달될 수 있습니다:
data = dict([(k, []) for k in range(2)])
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dict()와 함께 생성기 표현식 사용:
Python 2.4-2.6에서는 생성기 표현식을 dict()와 함께 사용할 수 있으며 괄호는 다음과 같이 사용할 수 있습니다. 생략됨:
data = dict((k, []) for k in range(2))
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예
다음 예는 fromkeys()의 기본 동작과 권장 솔루션 간의 차이점을 보여줍니다.
# Default behavior of fromkeys() data = {} data = data.fromkeys(range(2), []) data[1].append('hello') print(data) # Output: {0: ['hello'], 1: ['hello']} # Using a dictionary comprehension data = {k: [] for k in range(2)} data[1].append('hello') print(data) # Output: {0: [], 1: ['hello']}
fromkeys()의 뉘앙스를 이해함으로써 개발자는 효과적으로 빈 목록의 사전과 개별 키 주소 지정을 유지합니다.
위 내용은 `dict.fromkeys()`가 공유 목록을 생성하는 이유는 무엇이며 이를 방지하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
