


Bagaimanakah Saya Membuat Salinan Senarai Python yang Benar-benar Bebas?
Python: Menyelam Mendalam ke Senarai Penyalinan
Apabila bekerja dengan senarai dalam Python, adalah penting untuk memahami cara penyalinan beroperasi. Seperti yang diketengahkan oleh soalan, salinan yang kelihatan bebas boleh menjejaskan senarai asal, yang membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka.
Perangkap Tugasan
Inti isu terletak pada tugasan Python semantik. Tidak seperti bahasa seperti Java, Python memberikan rujukan kepada pembolehubah dan bukannya nilai sebenar. Dalam contoh yang disediakan:
org_list = ['y', 'c', 'gdp', 'cap'] copy_list = org_list
copy_list tidak mengandungi salinan senarainya sendiri; sebaliknya, ia menunjuk kepada senarai asas yang sama seperti org_list. Sebarang pengubahsuaian pada satu senarai ditunjukkan dalam senarai yang lain.
Shallow vs. Deep Copies
Untuk mencipta salinan yang benar-benar bebas, Python menawarkan dua pendekatan:
- Salinan cetek: Mencipta senarai baharu tetapi menyalin unsur-unsur asal secara cetek senarai. Sebarang perubahan pada elemen bersarang senarai yang disalin masih akan menjejaskan senarai asal. Contoh:
copy_list = list(org_list) copy_list[1] = 'a' print(org_list) # Output: ['y', 'a', 'gdp', 'cap']
- Salinan dalam: Mencipta senarai baharu yang bebas daripada senarai asal. Perubahan pada senarai yang disalin atau elemen bersarangnya tidak akan menjejaskan senarai asal. Contoh:
import copy copy_list = copy.deepcopy(org_list) copy_list[1] = 'a' print(org_list) # Output: ['y', 'c', 'gdp', 'cap']
Pertimbangan Tambahan
Untuk DataFrames panda, anda boleh menggunakan kaedah copy() atau copy(deep=True) untuk mencipta bebas salinan. Walau bagaimanapun, ambil perhatian bahawa salinan dalam untuk objek kompleks boleh menjadi mahal dari segi pengiraan jika tidak perlu.
Kesimpulannya, memahami perbezaan antara rujukan dan salinan dalam Python adalah penting untuk bekerja dengan senarai dan objek kompleks dengan berkesan. Dengan memanfaatkan salinan cetek atau dalam mengikut kesesuaian, anda boleh memastikan integriti data anda dan mengelakkan akibat yang tidak diingini apabila mengubah suai salinan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Membuat Salinan Senarai Python yang Benar-benar Bebas?. 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 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.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
