众所周知,Python
中常常按照key
、value
的形式来遍历字典的items
。若value
是基本数据类型(int,float等),则是传的拷贝,是不能直接修改value的:
1
2
3
4
|
dict2 = { 'A' : 4 , 'B' : 4 } for _, num in dict2.items(): num + = 1 print (dict2) # {'A': 4, 'B': 4} |
这种情况下,若要修改value
,只能按照my_dict[key] = ...
的形式来修改。
1
2
3
|
for key, num in dict2.items(): dict2[key] + = 1 print (dict2) # {'A': 5, 'B': 5} |
但是如果value
是一个列表或者自定义类的对象,那么传的是引用,是可以修改的
如下所示:
1
2
3
4
|
dict1 = { 'A' :[ 1 , 2 , 3 , 4 ], 'B' :[ 3 , 4 , 5 , 6 ]} for _, indices in dict1.items(): indices.append( 9 ) print (dict1) # {'A': [1, 2, 3, 4, 9], 'B': [3, 4, 5, 6, 9]} |
再如下面这个例子:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
```python class MyClass: def __init__( self , value): self .value = value my_dict = dict ([(i, MyClass(i)) for i in range ( 3 )]) for _, my_obj in my_dict.items(): print (my_obj.value) print ( '\n' ) for _, my_obj in my_dict.items(): my_obj.value + = 1 for _, my_obj in my_dict.items(): print (my_obj.value) |
最后打印输出:
0
1
2
1
2
3
也就是说,python
中字典按照key
、value
遍历的时候value
实际上相当于函数的参数,它会按照函数的参数传递规则进行传递,即对基本数据类型传拷贝,对于对象传引用。
value对于对象传引用有许多好处,比如我们可以将numpy.random.shuffle()
作用于做为字典value的列表,使该列表被打乱:
1
2
3
4
5
|
import random dict1 = { 'A' :[ 1 , 2 , 3 , 4 ], 'B' :[ 3 , 4 , 5 , 6 ]} for _, indices in dict1.items(): random.shuffle(indices) print (dict1) # {'A': [4, 1, 3, 2], 'B': [4, 5, 6, 3]} |
这个例子是我研究论文[1]的开源代码[2]时发现的,论文中用下列代码将每个cluster
对应的样本索引列表打乱:
1
2
|
for _, cluster in clusters.items(): rng.shuffle(cluster) |
另外,该论文也使用下列代码将全局模型的各分量模型拷贝到各client模型:
1
2
|
for learner_id, learner in enumerate (client.learners_ensemble): copy_model(learner.model, self .global_learners_ensemble[learner_id].model) |
到此这篇关于Python字典遍历的陷阱的文章就介绍到这了,更多相关Python字典遍历内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!
原文链接:https://www.cnblogs.com/orion-orion/p/15631854.html