Shallow vs. Deep Copy in Python: Wann welche verwenden?
Grundlegendes zu Shallow Copy-, Deep Copy- und Zuweisungsvorgängen
Ineffizienz der normalen Zuweisung
Bei normalen Zuweisungsvorgängen wird lediglich ein Verweis auf das vorhandene Objekt erstellt, anstatt ein neues zu erstellen. Dies kann zu unvorhergesehenen Änderungen führen, da sich Änderungen am Originalobjekt auch im kopierten Objekt widerspiegeln.
Flache Kopie: Duplizierung auf Oberflächenebene
Die flache Die Kopiermethode erstellt ein neues Objekt und fügt Verweise auf die vorhandenen Objekte ein, die im Originalobjekt enthalten sind. Dies bedeutet, dass Änderungen an den untergeordneten Objekten des Originalobjekts auch in der flachen Kopie widergespiegelt werden.
Deep Copy: Vollständige Replikation
Die Deep-Copy-Methode erstellt ein neues Objekt und fügt rekursiv Kopien der im Originalobjekt gefundenen Objekte ein. Dadurch wird sichergestellt, dass Änderungen an den untergeordneten Objekten des Originalobjekts keine Auswirkungen auf die tiefe Kopie haben.
Auswirkungen für veränderliche und unveränderliche Objekte
Diese Kopiervorgänge haben unterschiedliche Auswirkungen auf veränderliche und unveränderliche Objekte:
- Unveränderliche Objekte (z. B. Zeichenfolgen, Tupel): Flache und tiefe Kopien machen keinen Unterschied, da unveränderliche Objekte nicht geändert werden können.
- Veränderliche Objekte (z. B. Listen, Wörterbücher): Flache Kopien bleiben erhalten Verweise auf die untergeordneten Objekte des ursprünglichen Objekts, während tiefe Kopien neue Instanzen dieser untergeordneten Objekte erstellen Objekte.
Beispiel
Bedenken Sie den folgenden Code:
import copy a = "deepak" b = (1, 2, 3, 4) c = [1, 2, 3, 4] d = {1: 10, 2: 20, 3: 30} a1 = copy.copy(a) b1 = copy.copy(b) c1 = copy.copy(c) d1 = copy.copy(d)
Für unveränderliche Objekte wie Strings und Tupel (a und b in In diesem Fall werden sowohl flache als auch tiefe Kopien neue Objekte mit unterschiedlichen Speicheradressen erstellen. Bei veränderlichen Objekten wie Listen und Wörterbüchern (c und d) erstellen flache Kopien jedoch neue Verweise auf die ursprünglichen Objekte, während tiefe Kopien neue Instanzen dieser Objekte erstellen.
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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.

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 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.

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.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

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
