


Mengapa Mengubah Suai Kamus Python Semasa Lelaran Resipi untuk Bencana?
Mengubah suai Kamus Python Semasa Mengulang: Menyelam Lebih Dalam
Mengubah suai kamus sambil mengulanginya boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka dan potensi isu. Untuk memahami sebabnya, mari kita periksa contoh khusus dan akibatnya.
Pertimbangkan kamus Python d. Apabila kita mengulanginya menggunakan d.iteritems(), kita pada dasarnya memperoleh paparan dinamik item kamus. Peulang mengembalikan setiap pasangan nilai kunci secara berurutan.
Sekarang, katakan dalam lelaran ini, kita perlu mengalih keluar item tertentu dan menambah yang baharu berdasarkan transformasi yang dilakukan pada kunci sedia ada. Walau bagaimanapun, ini boleh menyebabkan masalah, kerana kamus itu sendiri berubah semasa lelaran.
Dalam contoh yang disediakan, kami mengalih keluar item menggunakan del d[f(k)] dan menambah item baharu menggunakan d[g(k) )] = v. Walaupun mengubah suai nilai pada indeks sedia ada dalam kamus boleh diterima, menambah item baharu pada indeks baharu boleh menjadi masalah.
Mengapa Ini Tidak Ditakrifkan dengan Baik?
Sumber isu terletak pada mekanisme asas lelaran. Apabila kami menggunakan iteritems(), kami tidak bekerja dengan salinan kamus. Sebaliknya, kami mengakses terus kamus asal dan kandungan semasanya. Oleh itu, sebarang pengubahsuaian yang dibuat pada kamus semasa lelaran menjejaskan struktur asas dan boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka.
Alternatif Selamat: Menggunakan Salinan Lelaran
Untuk mengubah suai dengan selamat kamus sambil mengulangi itemnya, adalah disyorkan untuk menggunakan salinan kamus dan bukannya yang asal. Ini boleh dicapai dengan menggunakan d.copy().items(), yang mencipta salinan bebas kamus asal dan membenarkan pengubahsuaian yang selamat semasa lelaran.
Dengan bekerja dengan salinan, kami memastikan bahawa asas struktur kamus asal tidak diubah, walaupun item baharu ditambah atau yang sedia ada dialih keluar semasa lelaran. Pendekatan ini mengekalkan integriti kamus asal dan mengelakkan kemungkinan ralat.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Mengubah Suai Kamus Python Semasa Lelaran Resipi untuk Bencana?. 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 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.

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 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.

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.

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 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.
