python deepcopy性能_python deepcopy比自定义代码更有效,还是更低效/可预测？

我有一个dict,其值是非嵌套列表(具体来说,键是整数,值是整数列表).我想对它进行深层复制,以便我不修改原始字典中的列表.

我知道我可以使用

copied = copy.deepcopy(original)

但是,由于我知道数据结构的形式,我也可以使用类似的东西

copied = {key:valuelist[:] for (key,valuelist) in original.iteritems()}

这些解决方案之一更好吗？更高效？不太可能导致令人讨厌的惊喜？

我被告知deepcopy()附带了一些问题,但我真的不明白.我还想了解使用deepcopy()的效率是否低于我的代码(可能是因为它是更通用的解决方案？)或更高效(可能是在较低级别优化？).

解决方法:

正如您所料,copy.deepcopy比第二个解决方案慢：

$python -m timeit “original = {x: range(10) for x in xrange(10)}; copy = {x: v[:] for x,v in original.iteritems()}”

100000 loops, best of 3: 5.41 usec per loop

$python -m timeit “original = {x: range(1000) for x in xrange(1000)}; copy = {x: v[:] for x,v in original.iteritems()}”

100 loops, best of 3: 17.1 msec per loop

$python -m timeit “import copy; original = {x: range(10) for x in xrange(10)}; c = copy.deepcopy(original)”

10000 loops, best of 3: 86.4 usec per loop

$python -m timeit “import copy; original = {x: range(1000) for x in xrange(1000)}; c = copy.deepcopy(original)”

10 loops, best of 3: 1.4 sec per loop

deepcopy比dict理解列表副本慢得多的原因是：

> deepcopy是一种多用途功能 – 它适用于任何类型的对象

> deepcopy在python中实现,而dict理解和列表切片在较低级别完成

而且最无礼

> deepcopy以递归方式复制容器内的元素,而你的字典理解则不然.

例：

>>> import copy

>>> obj = object()

>>> original = {x: [obj] * 10 for x in xrange(10)}

>>> copy1 = {x:v[:] for x,v in original.iteritems()}

>>> copy2 = copy.deepcopy(original)

>>> copy1[0][0] is original[0][0]

True

>>> copy2[0][0] is original[0][0]

False

如您所见,deepcopy复制了原始文件中包含的obj,以便copy2列表包含它的副本,而不是obj本身.与您的dict理解不同,它在创建新列表对象时保留列表中的元素.

标签：python

来源： https://codeday.me/bug/20190529/1175581.html