淺談python的深淺拷貝以及fromkeys的用法
1.join()的用法:使用前面的字符串.對后面的列表進行拼接,拼接結(jié)果是一個字符串
# lst = ["alex","dsb",'wusir','xsb'] # s = "".join(lst) # print(s) #alexdsbwusirxsb
2.split() 根據(jù)你給的參數(shù)進行切割,切割的結(jié)果就是列表
需要把字符串轉(zhuǎn)換成列表 split
把列表轉(zhuǎn)化為字符串 join
# s = "alex_dsb_wusir_xsb" # lst = s.split("_") #列表 # print(lst)
3.join的迭代拼接
# print("*".join("周潤發(fā)")) #用迭代的方式進行拼接 # #周*潤*發(fā)
4.刪除操作
# lst = ["籃球","排球","乒乓球","足球","電子競技","臺球"] # for el in lst: # lst.remove(el) # print(lst)#['排球', '足球', '臺球']
會發(fā)現(xiàn)刪不干凈 原因是:刪除一個.元素的索引重新排序,for循環(huán)向后走一個,就漏掉一個
刪掉了索引是0的元素,然后索引是1的元素補充到索引為0的位置上,然后索引指向1,
就漏掉了以前的索引為1的元素 因為索引為一的元素在第二次循環(huán)的時候已經(jīng)掉到了索引0的位置
正確的刪除操作:
#lst = ["籃球","排球","乒乓球","足球","電子競技","臺球"] # for i in range(len(lst)): #0,1,2,3,4 # lst.pop(0) # print(lst) #[] #永遠刪索引是0元素 # for i in range(len(lst)): # lst.pop() # print(lst) #[] #從最后一個刪
最合理的刪除方法:
1,先把需要刪除的元素寫在一個新的列表中
2.循環(huán)這個新列表,刪除老列表
5.fromkeys()用法
fromkeys() 幫我們創(chuàng)建字典用
# 把第一個參數(shù)進行迭代 拿到的每一項作為key和后面的value組成字典
# d = dict.fromkeys("張無忌","趙敏") #創(chuàng)建字典 # print(d)#{'張': '趙敏', '無': '趙敏', '忌': '趙敏'}
坑 1
# 返回新字典,和原來的字典沒有關(guān)系
# dic = {} # d = dic.fromkeys("風扇哥","很困") # print(dic)# {} # print(d)#{'風': '很困', '扇': '很困', '哥': '很困'}
# 坑2
# 如果value是可變的數(shù)據(jù)類型,
# 那么其中一個key對應的value執(zhí)行更改操作,其他的也跟著改變
d = dict.fromkeys("胡辣湯",[]) print(d)#{'胡': [], '辣': [], '湯': []} # print(id(d["胡"]))#1797375051912 # print(id(d["辣"]))#1797375051912 # print(id(d["湯"]))#1797375051912 #說明這幾個還是同一個[] 所以對其中一個進行改變別的也進行相應的改變 # d["胡"] .append("湖南特色") # print(d)#{'胡': ['湖南特色'], '辣': ['湖南特色'], '湯': ['湖南特色']}
6.深淺拷貝
先來看一下這個問題
從上到下只有一個列表創(chuàng)建
# lst1 = ["胡辣湯","麻辣香鍋","灌湯包","油潑面"] # lst2 = lst1 #并沒有產(chǎn)生新對象.只是一個指向(內(nèi)存地址)的賦值 # print(id(lst1))#2253612239048 # print(id(lst2))#2253612239048 # lst1.append("葫蘆娃") # print(lst1)#['胡辣湯', '麻辣香鍋', '灌湯包', '油潑面', '葫蘆娃'] # print(lst2)#['胡辣湯', '麻辣香鍋', '灌湯包', '油潑面', '葫蘆娃']
用圖來解釋
# lst1 = ["胡辣湯","麻辣香鍋","灌湯包","油潑面"] # lst2 = lst1.copy() #拷貝,抄作業(yè),可以幫我們創(chuàng)建新的對象,和原來一模一樣,淺拷貝 # print(id(lst1))#2232732993736 # print(id(lst2))#2232732993672 # # lst1.append("葫蘆娃") # print(lst1) # print(lst2)
用圖來解釋
# lst1 = ["胡辣湯", "灌湯包", "油潑面", "麻辣香鍋", ["長白山", "白洋淀", "黃鶴樓"]] # lst2 = lst1.copy() #淺拷貝,只拷貝第一層內(nèi)容 # # print(id(lst1))#1199044806792 # print(id(lst2))#1199044806984 # print(lst1) # print(lst2) # # lst1[4].append("葫蘆娃") # print(lst1) # print(lst2)
用圖來解釋
#深拷貝 需要引入一個模塊 import copy lst1 = ["胡辣湯", "灌湯包", "油潑面", "麻辣香鍋", ["長白山", "白洋淀", "黃鶴樓"]] lst2 = copy.deepcopy(lst1)#深拷貝 對象內(nèi)部的所有內(nèi)容都要復制一份.深度克隆 原型模式 print(id(lst1))#2150506176840 print(id(lst2))#2150506178120 print(lst1)#['胡辣湯', '灌湯包', '油潑面', '麻辣香鍋', ['長白山', '白洋淀', '黃鶴樓']] print(lst2)#['胡辣湯', '灌湯包', '油潑面', '麻辣香鍋', ['長白山', '白洋淀', '黃鶴樓']] lst1[4].append("葫蘆娃") print(lst1)#['胡辣湯', '灌湯包', '油潑面', '麻辣香鍋', ['長白山', '白洋淀', '黃鶴樓', '葫蘆娃']] print(lst2)#['胡辣湯', '灌湯包', '油潑面', '麻辣香鍋', ['長白山', '白洋淀', '黃鶴樓']]
用圖來解釋
為什么要有深淺拷貝?
提高創(chuàng)建速度 計算機中最慢的就是創(chuàng)建對象,需要分配內(nèi)存各種事情
最快的方式就是以二進制流的方式進行復制 速度最快
以上所述是小編給大家介紹的python的深淺拷貝以及fromkeys的用法詳解整合,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!
相關(guān)文章
使用 PyTorch 實現(xiàn) MLP 并在 MNIST 數(shù)據(jù)集上驗證方式
今天小編就為大家分享一篇使用 PyTorch 實現(xiàn) MLP 并在 MNIST 數(shù)據(jù)集上驗證方式,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-01-01pytorch中LN(LayerNorm)及Relu和其變相的輸出操作
這篇文章主要介紹了pytorch中LN(LayerNorm)及Relu和其變相的輸出操作,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2021-05-05Python多任務版靜態(tài)Web服務器實現(xiàn)示例
這篇文章主要為大家介紹了Python靜態(tài)Web服務器多任務版實現(xiàn)示例,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助,祝大家多多進步,早日升職加薪2022-06-06解決Python下json.loads()中文字符出錯的問題
今天小編就為大家分享一篇解決Python下json.loads()中文字符出錯的問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-12-12