python 的深浅拷贝问题
深浅拷贝概念
基本类型和引用类型数据拷贝的问题。因为基本类型的数据大小是固定的,所以他保存在栈内存中;而引用类型的数据大小不固定,因而保存在堆内存中,单引用类型在栈内存中只保存一个指向堆内存的指针。
浅拷贝:对于浅拷贝来说,如果拷贝基本类型,那么就等于赋值一样,会直接拷贝其本身;但如果拷贝的是引用类型,就只会拷贝一层,如果 原对象发生改变,那么拷贝对象也会发生改变。
深拷贝:深拷贝的话就会拷贝多层,嵌套的对象也会被拷贝出来,相当于开辟一个新的内存地址用于存放拷贝的对象。
在python语言中没有明显的指出,例如,操作指针或对于指针的操作。
在java或者go中是可以的。
业务需求
抓取交易所黄金的k线,进行数据分析。
问题代码
import datetime
def judgment(info):
minute = datetime.timedelta(minutes=15)
count = 0
while True:
Long = len(info)
if count + 1 == Long:
break
if info[count]["TS"] + minute == info[count + 1]["TS"]:
pass
else:
date = info[count]
date["TS"] = info[count]["TS"] + minute
info.insert(count + 1, date)
count += 1
return info
info = [{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 2, 45), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561338900', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 15), 'P': '313.88', 'L': '313.03',
'H': '314.97', 'O': '313.30'}]
print(len(info))
date = judgment(info)
print(date)
date1 = [{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561338900', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 15), 'P': '313.88', 'L': '313.03',
'H': '314.97', 'O': '313.30'}]
可以发现代码逻辑是没有问题的,问题出在深浅拷贝的问题。按照正常的逻辑他的值会进行替换,而不是出现错误。一个简单的问题弄了一下午,汗颜。
import datetime
import copy
def judgment(info):
minute = datetime.timedelta(minutes=15)
count = 0
info_date = []
while True:
Long = len(info)
if count + 1 == Long:
break
if info[count]["TS"] + minute == info[count + 1]["TS"]:
pass
else:
date = info[count]
date["TS"] = info[count]["TS"] + minute
info.insert(count + 1, date)
# print(info[count])
info_date.append(copy.deepcopy(info[count]))
count += 1
return info_date
info = [{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 2, 45), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561338900', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 15), 'P': '313.88', 'L': '313.03',
'H': '314.97', 'O': '313.30'}]
print(len(info))
date = judgment(info)
print(date)
date1 = [{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 3, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 3, 15), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 3, 30), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 3, 45), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 4, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 4, 15), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 4, 30), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 4, 45), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'},
{'C': 'AUTD', 'T': '1561142700', 'TS': datetime.datetime(2019, 6, 22, 5, 0), 'P': '312.10', 'L': '312.10',
'H': '312.10', 'O': '312.10'}]
总结:Python是没有基础数据类型(primitive value type),全部都是对象.也就意味着变量和属性全部都是引用类型.
为了提醒大家所以讲问题整理出来。在写程序的时候需要注意,深浅拷贝问题,有时候我们往往忽略最简单的问题。
python 的深浅拷贝问题的更多相关文章
- Python原理 -- 深浅拷贝
python原理 -- 深浅拷贝 从数据类型说开去 str, num : 一次性创建, 不能被修改, 修改即是再创建. list,tuple,dict,set : 链表,当前元素记录, 下一个元素的位 ...
- Python的深浅拷贝
Python的深浅拷贝 深浅拷贝 1. 赋值,对于list, set, dict来说, 直接赋值. 其实是把内存地址交给变量并不是复制一份内容 list1 = [']] list2 = list1 p ...
- 24、简述Python的深浅拷贝以及应用场景
深浅拷贝的原理 深浅拷贝用法来自copy模块. 导入模块:import copy 浅拷贝:copy.copy 深拷贝:copy.deepcopy 字面理解:浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据,深拷贝 ...
- Python入门-深浅拷贝
首先我们在这里先补充一下基础数据类型的一些知识: 一.循环删除 1.前面我们学了列表,字典和集合的一些操作方法:增删改查,现在我们来看一下这个问题: 有这样一个列表: lst = ['周杰伦','周润 ...
- day2学python 数据类型+深浅拷贝+循环
数据类型+深浅拷贝+循环 别的语言的数组 python不用定义 直接使用 color=['红','橙','黄','绿','青','蓝','紫'] print(color[1:3]) //打印[1,3) ...
- 简述Python的深浅拷贝以及应用场景
深浅拷贝的原理 深浅拷贝用法来自copy模块. 导入模块:import copy 浅拷贝:copy.copy 深拷贝:copy.deepcopy 字面理解:浅拷贝指仅仅拷贝数据集合的第一层数据,深拷贝 ...
- python 赋值 深浅拷贝
深浅拷贝 一.数字和字符串 对于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为其永远指向同一个内存地址. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 impor ...
- Python随笔---深浅拷贝
Python中为了避免某些方法的副作用(拷贝后有时更改原有数据),故存在有深浅拷贝的存在 浅拷贝导入copy方法集,使用copy_copy的方法进行 深拷贝一样导入copy方法集,使用copy_dee ...
- python的深浅拷贝-成为马老师的弟子
参考链接 骏马金龙 前提 想要了解深浅拷贝之前必须要知道可变和不可变类型,和他们的特性 不可变类型 数字 字符串 元组 不可变集合 特性:改变值,会创建新的内存空间存储数据 可变类型 列表 字典 可变 ...
随机推荐
- LINQ查询表达式---------where子句
LINQ查询表达式---------where子句 where 子句用在查询表达式中,用于指定将在查询表达式中返回数据源中的哪些元素. 它将一个布尔条件(“谓词”)应用于每个源元素(由范围变量引用), ...
- C#高性能大容量SOCKET并发(四):缓存设计
原文:C#高性能大容量SOCKET并发(四):缓存设计 在编写服务端大并发的应用程序,需要非常注意缓存设计,缓存的设计是一个折衷的结果,需要通过并发测试反复验证.有很多服务程序是在启动时申请足够的内存 ...
- 为DataGridTemplateColumn设置快捷菜单
<DataGrid.ContextMenu> <ContextMenu> <MenuItem Command="{x:Static ApplicationCom ...
- 【备忘】WPF基础
XAML 为了避免生成用户界面(GUI)的代码和基于用户操作执行的代码混合在一起. 名称空间 值得注意的名称空间: xmlns="http://schemas.microsoft.com/w ...
- UWP ListView嵌套ListView
要求:加载全部的订单,每个订单里面有一个或者多个产品,在列表中要展现出来, 1. xaml界面 步骤:1.这里使用的是x:bind绑定所以要引入实体类命名空间(OrderList集合中类的命名空间): ...
- 设置tablewidget自适应列宽和设置自动等宽
在网上很容易知道自适应列宽,100%不留空显示,这里还是提下: /*设置表格是否充满,即行末不留空*/ ui->tableWidget->horizontalHeader()-> ...
- CMake编译Qt程序+UI+Resources
今天给大家讲解一下Cmake如何编译Qt程序. 这里说的Qt程序不只是用QtCreator写出来的程序,当然也可以是文本编辑器….这里说的Qt程序是指,QCoreApplication,QApplic ...
- xmanager小技巧
使用manager时候,左键选中之后,直接右键粘贴,能带来效率的提升.虽然是小技巧,但有人还是不知道,这里简单写一下,供需要的同学参考. 简单二步设置: 1.工具-选项
- pytorch实现yolov3(2) 配置文件解析及各layer生成
配置文件 配置文件yolov3.cfg定义了网络的结构 .... [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=2 pad=1 ...
- Redis 学习笔记(篇三):跳表
跳表 跳表(skiplist)是一种有序的数据结构,是在有序链表的基础上发展起来的. 在 Redis 中跳表是有序集合(sort set)的底层实现之一. 说到 Redis 中的有序集合,是不是和 J ...