python深浅拷贝,集合以及数据类型的补充

Posted colin1314

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python深浅拷贝,集合以及数据类型的补充相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.基础数据类型的补充

1.元组

如果元组中只有一个数据,且没有逗号,则该‘元组’与里面的数据的类型相同。如:

1 tu = (1)
2 tu1 = (1,)
3 tu2 = (alex)
4 tu3 = ([1,2,3],)
5 print(tu,type(tu))    # 1 <class ‘int‘>
6 print(tu1,type(tu1))  # (1,) <class ‘tuple‘>
7 print(tu2,type(tu2))  # alex <class ‘str‘>
8 print(tu3,type(tu3))  # ([1, 2, 3],) <class ‘tuple‘>

2. 列表

列表与列表是可以相加的,如:

1 l1 = [1,2,3]
2 l2 = [alex,wusir]
3 l3 = l1 + l2  # [1, 2, 3, ‘alex‘, ‘wusir‘]
4 print(l3)

如何将列表中的索引为奇数的元素删除,如例题:  l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]

1 l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]
2 for i in range(len(l1)):
3     if i % 2 == 1:
4         l1.pop(i)
5 print(l1)      # IndexError: pop index out of range

上面的代码看似正确,但执行后却报错,报错解释为:

IndexError: pop index out of range

经过分析后可知,每当pop()一次后,将奇数位删除,此时,删除位之后的元素会向前移动一位,导致l1的索引会不断的发生变化。因此,本文提出了三种解决方法:

第一种:切片 + 步长删除

1 l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]
2 del l1[1::2]
3 print(l1)

第二种方法:

1 l1 = [11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88]
2 l2 = []    # 重新创建一个空列表
3 for i in range(len(l1)):
4     if i % 2 == 0:
5         l2.append(l1[i])   
6 l1 = l2   # 用l2去覆盖l1
7 print(l1)

第三种方法:按照倒序删除:

1 for index in range(len(l1)-1, -1, -1):
2     if index % 2 == 1:
3         l1.pop(index)
4 print(l1)

综上分析:在循环一个列表时,最好不要对此列表直接进行改变大小(增删)操作。

3. 字典

字典的创建方式(三种:面试常考)

1 #1,
2 dic = {name:alex}
3 #2
4 dic = dict({name:alex})
5 print(dic)
6 #3, fromkeys()
7 dic1 = dict.fromkeys([1,2,3],alex)
8 print(dic1)

但是,在第三种创建方式下,有别于第一种和第二种方式:

1 dic1 = dict.fromkeys([1,2,3],[])
2 print(dic1)     # {1: [], 2: [], 3: []}
3 dic1[1].append(alex)
4 print(dic1)      # {1: [‘alex‘], 2: [‘alex‘], 3: [‘alex‘]}
5 print(id(dic1[1]))   # 1478241524744
6 print(id(dic1[2]))   # 1478241524744
7 print(id(dic1[3]))   # 1478241524744

如何将字典的键中含有k元素的所有键值对删除。如例题:dic = {‘key1‘: ‘value1‘,‘key2‘: ‘value2‘, ‘k3‘:‘v3‘, ‘name‘: ‘alex‘}

如果按照下面这种方式去处理会得到如下结果:

1 dic = {key1: value1,key2: value2, k3:v3, name: alex}
2 for key in dic:
3     if k in key:
4         dic.pop(key)
5 print(dic)

运行代码时,会发生报错,报错解释为:dictionary changed size during iteration

其分析结果与列表分析一样,这是由于在循环一个字典时,不能改变字典的大小。因此解决方案是可以创建一个新的列表,先用来存储需要删除的键,然后通过遍历这个列表,去删除原字典中对应有的键。解题如下:

1 dic = {key1: value1,key2: value2, k3:v3, name: alex}
2 l1 = []
3 for key in dic:
4     if k in key:
5         l1.append(key)
6 # print(l1)
7 for key in l1:
8     dic.pop(key)
9 print(dic)

2.集合

集合是无序的,不重复的数据集合,它里面的元素是可哈希的(不可变类型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的键)的。

集合元素的数据类型通常为:元组,整数,字符串,bool值等。

集合的创建方式,有两种:

1 set1 = {alex, [1,2], 1,2,3}
2 set1 = {alex, wusir}
3 set2 = set({alex, wusir})
4 print(set2)

如何用list去重操作(面试题常考):

1 l1 = [1,1,2,3,4,4,3,2,1,5,5]
2 set1 = set(l1)
3 l2 = list(set1)
4 print(l2)

不可变数据类型:

1 set1 = {1,2,3}
2 set3 = frozenset(set1)
3 print(set3)  # 不可变的数据类型。  ***

3 深浅拷贝

1 浅拷贝

什么是浅拷贝???我们先来看一个例题:

1 # 列表只有一层,无嵌套情况
2 l1 = [1,2,3]
3 l2 = l1
4 l1.append(666)
5 print(l2)
6 print(id(l1))   # 2309663104392
7 print(id(l2))   # 2309663104392
1 # 有内层嵌套的列表
2 l1 = [1,2,3,[22,]]
3 l2 = l1.copy()
4 l1[-1].append(taibai)
5 print(l1,l2)   # [1, 2, 3, [22, ‘taibai‘]] [1, 2, 3, [22, ‘taibai‘]]
6 print(id(l1))   # 1787284757960
7 print(id(l2))   # 1787285576712
8 print(id(l1[-1]))   # 1787284757896
9 print(id(l2[-1]))   # 1787284757896

从上面的分析可以看出,对于浅copy来说,第一层创建的是新的内存地址,而从第二层开始,指向的都是同一个内存地址,所以,对于第二层以及更深的层数来说,保持一致性。

2.深拷贝

同样,先举一个例子来看看什么是深拷贝:

1 import copy
2 l1 = [1,2,3,[22,]]
3 l2 = copy.deepcopy(l1)
4 l1[-1].append(太白)
5 print(l1,l2)   # [1, 2, 3, [22, ‘太白‘]] [1, 2, 3, [22]]
6 print(id(l1))   # 1763810759304
7 print(id(l2))   # 1763810760584
8 print(id(l1[-1]))   # 1763810759112
9 print(id(l2[-1]))   # 1763810760520

从上面的分析我们可以知道:对于深copy来说,两个是完全独立的,改变任意一个的任何元素(无论多少层),另一个绝对不改变。

深浅拷贝应用的场景:面试常考,让你解释深浅拷贝。

    # 完全独立的copy一份数据,与原数据没有关系,深copy

    # 如果一份数据(列表)第二层时,你想与原数据进行公用,浅copy。

另外:切片也属于浅拷贝,例如:

1 l1 = [1,2,3,[22,33]]
2 l2 = l1[:]
3 l1[-1].append(666)
4 print(l1,l2)   # [1, 2, 3, [22, 33, 666]] [1, 2, 3, [22, 33, 666]]
5 print(id(l1))   # 1234866347400
6 print(id(l2))   # 1234867166216
7 print(id(l1[-1]))   # 1234866347464
8 print(id(l2[-1]))   # 1234866347464

 


以上是关于python深浅拷贝,集合以及数据类型的补充的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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