可以得到一个简单的结论就是:解释器在对值很小的int和很短的字符串的时候做了一点小优化,只分配了一个对象,让它们id一样了。 参考:http://stackoverflow.com/questions/3402679/identifying-objects-why-does-the-returned-value-from-id-change 先看下有个比较有趣例子: >>> values = [1,2,3] >>> value...
一层的情况: import copy # 浅拷贝 li1 = [1, 2, 3] li2 = li1.copy() li1.append(4) print(li1, li2) # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3] # 深拷贝 li1 = [1, 2, 3] li2 = copy.deepcopy(li1) li1.append(4) print(li1, li2) # [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3] 多层的...
update:相当于列表的extend操作,但遇到相同的key时会保留后面字典中相应的value值 keys:返回字典的所有键 values:返回字典的所有值 items:返回字典的所有键值对,每个键值对为元组形式 get:接受一个key和一个默认value,当字典中存在该元素时返回其value,否则返回默认值 copy:字典的浅拷贝 这里对pop和popitem、setdefault...
Python基础入门系列第二篇,上一篇简单介绍了为什么用 Python,以及安装和配置环境。 这一篇将先介绍基础的语法,包括标识符,即变量名字,然后 Python 特色的缩进规则,注释、保留字等等,接着就是 Python 内置的六种基本数据类型的简单介绍。 注意:主要是基于Python 3的语法来介绍,并且代码例子也是在 Python3 环境下运行...
copy() # 转换为datetime,注意单位指定为毫秒(ms) df_sample_time['datetime'] = pd.to_datetime(df_sample_time['Time'], format='%H:%M:%S') ## 将 time 列设置为新的索引(set_index('time')) df_sample_time = df_sample_time.reset_index().set_index('datetime') # 只选取B的交易 df_...
copy() 复制字典(浅复制) fromkeys(a, b) a-序列,b-默认值 创建字典。b可不指定 get(a, b) a-key,b-默认值 获取value。b可不指定,若key不存在,则返回None keys() 返回包含所有key的列表(看似列表,用type()即可验证)。常用于判断字典是否包含某个 key values() 返回包含所有value的列表 items() 类似...
def memento(obj, deep=False):state = deepcopy(obj.__dict__) if deep else copy(obj.__dict__) def restore():obj.__dict__.clear()obj.__dict__.update(state)return restore memento 是一个高阶函数,它返回的结果是执行函数,而不是具体的执行结果。如果对高阶函数不太熟悉的同学,可以去回顾一...
copy(self): # real signature unknown; restored from __doc__ """ L.copy() -> list -- a shallow copy of L """ #浅拷贝 return [] def count(self, value): # real signature unknown; restored from __doc__ """ L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value...
D[key] = value [通过键key来修改] 例子: dic = {'qian': 1000000, 'zhongguo': '中国', 'qinaide': '亲爱的'} dic['qian'] = '我喜欢' print(dic) #->{'qian': '我喜欢', 'zhongguo': '中国', 'qinaide': '亲爱的'} 2)update() ...
Python Copy from random import random from time import perf_counter # Change the value of COUNT according to the speed of your computer. # The value should enable the benchmark to complete in approximately 2 seconds. COUNT = 500000 DATA = [(random() - 0.5) * 3 for _ in range(COUNT...