


Wie erstelle ich eine wirklich unabhängige Kopie einer Python-Liste?
Python: Ein tiefer Einblick in das Kopieren von Listen
Bei der Arbeit mit Listen in Python ist es wichtig zu verstehen, wie das Kopieren funktioniert. Wie die Frage hervorhebt, können scheinbar unabhängige Kopien Auswirkungen auf die Originalliste haben und zu unerwartetem Verhalten führen.
Die Fallstricke der Zuweisung
Der Kern des Problems liegt in der Zuweisung von Python Semantik. Im Gegensatz zu Sprachen wie Java weist Python Referenzen eher Variablen als tatsächlichen Werten zu. Im bereitgestellten Beispiel:
org_list = ['y', 'c', 'gdp', 'cap'] copy_list = org_list
copy_list enthält keine eigene Kopie der Liste; Stattdessen verweist es auf dieselbe zugrunde liegende Liste wie org_list. Alle Änderungen an einer Liste werden in der anderen widergespiegelt.
Flache vs. tiefe Kopien
Um eine wirklich unabhängige Kopie zu erstellen, bietet Python zwei Ansätze:
- Flache Kopie: Erstellt eine neue Liste, kopiert jedoch flach die Elemente der Originalliste. Alle Änderungen an den verschachtelten Elementen der kopierten Liste wirken sich weiterhin auf die ursprüngliche Liste aus. Beispiel:
copy_list = list(org_list) copy_list[1] = 'a' print(org_list) # Output: ['y', 'a', 'gdp', 'cap']
- Deep Copy: Erstellt eine neue Liste, die unabhängig von der Originalliste ist. Änderungen an der kopierten Liste oder ihren verschachtelten Elementen haben keine Auswirkungen auf die ursprüngliche Liste. Beispiel:
import copy copy_list = copy.deepcopy(org_list) copy_list[1] = 'a' print(org_list) # Output: ['y', 'c', 'gdp', 'cap']
Zusätzliche Überlegungen
Für Pandas DataFrames können Sie die Methoden copy() oder copy(deep=True) verwenden, um unabhängige zu erstellen Kopien. Beachten Sie jedoch, dass tiefe Kopien für komplexe Objekte rechenintensiv sein können, wenn sie nicht erforderlich sind.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Verständnis des Unterschieds zwischen Referenzen und Kopien in Python für die effektive Arbeit mit Listen und komplexen Objekten von entscheidender Bedeutung ist. Indem Sie je nach Bedarf flache oder tiefe Kopien nutzen, können Sie die Integrität Ihrer Daten sicherstellen und unbeabsichtigte Folgen bei der Änderung von Kopien vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich eine wirklich unabhängige Kopie einer Python-Liste?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
