


Mengapakah `dict.fromkeys()` mencipta objek boleh ubah kongsi dalam Python?
Penciptaan Kamus dan Objek Boleh Berubah: Gelagat Mengejutkan dengan fromkeys
Apabila mencipta kamus menggunakan dict.fromkeys() dalam Python, situasi yang tidak dijangka mungkin timbul apabila objek boleh ubah digunakan sebagai nilai. Pertimbangkan contoh berikut:
<code class="python">xs = dict.fromkeys(range(2), []) xs[0].append(1) print(xs)</code>
Walaupun mencipta dua objek senarai berasingan sebagai nilai untuk kekunci kamus 0 dan 1, menambahkan elemen pada senarai pada indeks 0 juga menambahkannya pada senarai pada indeks 1. Ini berlaku kerana fromkeys mengikat setiap kunci kepada rujukan yang sama bagi objek boleh ubah, mengakibatkan pengubahsuaian dikongsi.
Sebaliknya, pemahaman kamus dalam Python 3.2 mempamerkan tingkah laku yang berbeza:
<code class="python">xs = {i: [] for i in range(2)} xs[0].append(1) print(xs)</code>
Di sini, setiap satu kunci terikat pada objek senarai yang berbeza. Menambahkan elemen pada senarai di indeks 0 tidak menjejaskan senarai di indeks 1.
Mengapa Perbezaan?
Tingkah laku fromkeys boleh difahami dengan mempertimbangkan kod setara berikut:
<code class="python">a = [] xs = dict.fromkeys(range(2), a)</code>
Setiap kunci dalam kamus yang terhasil merujuk objek yang sama, yang membawa kepada pengubahsuaian dikongsi yang diperhatikan.
Untuk mencapai gelagat yang diingini bagi objek boleh ubah yang berbeza bagi setiap kunci , gunakan pemahaman kamus atau, untuk Python 2.6 dan lebih awal tanpa pemahaman kamus, gunakan dict() dengan ungkapan penjana:
<code class="python">xs = dict((i, []) for i in range(2))</code>
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah `dict.fromkeys()` mencipta objek boleh ubah kongsi dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
