


Adakah Penghirisan Senarai Python Mencipta Salinan Objek?
Menghiris Senarai dalam Python: Mengekalkan Integriti Objek
Walaupun nampaknya logik untuk menganggap bahawa menghiris senarai dalam Python mencipta salinan mengandungi objek, itu sebenarnya tidak berlaku. Sebaliknya, menghiris hanya menghasilkan senarai baharu yang merujuk kepada objek asas yang sama. Pengiktirafan ini memainkan peranan penting dalam memahami mekanisme penghirisan senarai Python.
Ketidakbolehubah dalam Tindakan
Pertimbangkan senarai integer:
[1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1]
Walaupun mempunyai nilai yang sama, objek ini adalah entiti yang berbeza dengan ID unik, seperti yang dibuktikan oleh perkara berikut:
map(id, [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1])
Menghiris senarai ini mengekalkan integriti rujukan ini:
b = [1000 + 1, 1000 + 1, 1000 + 1][1:3] map(id, b)
Output kedua-dua operasi peta adalah sama, mengesahkan bahawa hirisan tidak menjana salinan baharu integer.
Objek Boleh Berubah Berkelakuan Sama
Tingkah laku serupa diperhatikan dengan objek boleh ubah seperti kamus atau senarai:
a = [{0: 'zero', 1: 'one'}, ['foo', 'bar']] map(id, a[1:])
Kepingan masih mengekalkan rujukan asal, menunjukkan bahawa penghirisan ialah operasi bukan penyalinan.
Kelebihan Penyalinan< ;/h3>
Walaupun menghiris tidak melibatkan penyalinan objek itu sendiri, ia menyalin rujukan. Setiap rujukan menduduki 8 bait pada mesin 64-bit, dan setiap senarai mempunyai tambahan 72 bait overhed:
for i in range(len(a)): x = a[:i] print('len: {}'.format(len(x))) print('size: {}'.format(sys.getsizeof(x)))
Walau bagaimanapun, overhed ini secara amnya bukan kebimbangan yang ketara untuk kebanyakan aplikasi.
Alternatif: Views
Walaupun Python tidak mempunyai sokongan langsung untuk paparan, pilihan alternatif seperti tatasusunan numpy boleh digunakan untuk mencapai pengoptimuman memori. Menghiris tatasusunan numpy mencipta pandangan yang berkongsi memori dengan asal, mengurangkan overhed tetapi memperkenalkan potensi untuk pengubahsuaian yang tidak diingini.
Ringkasnya, menghiris senarai dalam Python mengekalkan rujukan kepada objek yang terkandung, mengelakkan operazioni penyalinan yang mahal. Mekanisme ini memudahkan penyelenggaraan kod dengan memastikan kepingan mencerminkan perubahan yang dibuat pada senarai asal. Walaupun overhed memori adalah pertimbangan, ia biasanya bukan kebimbangan utama untuk kebanyakan aplikasi praktikal.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Penghirisan Senarai Python Mencipta Salinan Objek?. 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.

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 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.

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.

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.

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.
