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deepcopy の 2 番目のパラメータ、memo の目的は何ですか? 質問する

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deepcopy の 2 番目のパラメータ、memo の目的は何ですか? 質問する 
from copy import* 
a=[1,2,3,4]
c={'a':'aaa'}
print c
#{'a': 'aaa'}
b=deepcopy(a,c)
print b

print c
# print {'a': 'aaa', 10310992: 3, 10310980: 4, 10311016: 1, 11588784: [1, 2, 3, 4, [1, 2, 3, 4]], 11566456: [1, 2, 3, 4], 10311004: 2}

なぜcはそれを印刷する

私の英語はあまり上手ではないので、テキストではなくコードを使用してください。ありがとうございます

django.utils.tree.py 内

def __deepcopy__(self, memodict):
        """
        Utility method used by copy.deepcopy().
        """
        obj = Node(connector=self.connector, negated=self.negated)
        obj.__class__ = self.__class__
        obj.children = deepcopy(self.children, memodict)
        obj.subtree_parents = deepcopy(self.subtree_parents, memodict)
        return obj



import copy
memo = {}
x1 = range(5)
x2=range(6,9)
x3=[2,3,4,11]
y1 = copy.deepcopy(x1, memo)
y2=copy.deepcopy(x2, memo)
y3=copy.deepcopy(x3,memo)
print memo
print id(y1),id(y2),id(y3)
y1[0]='www'
print y1,y2,y3
print memo

印刷:

{10310992: 3, 10310980: 4, 10311016: 1, 11588784: [0, 1, 2, 3, 4, [0, 1, 2, 3, 4]], 10311028: 0, 11566456: [0, 1, 2, 3, 4], 10311004: 2}
{11572448: [6, 7, 8], 10310992: 3, 10310980: 4, 10311016: 1, 11572368: [2, 3, 4, 11], 10310956: 6, 10310896: 11, 10310944: 7, 11588784: [0, 1, 2, 3, 4, [0, 1, 2, 3, 4], 6, 7, 8, [6, 7, 8], 11, [2, 3, 4, 11]], 10311028: 0, 11566456: [0, 1, 2, 3, 4], 10310932: 8, 10311004: 2}
11572408 11581280 11580960
['www', 1, 2, 3, 4] [6, 7, 8] [2, 3, 4, 11]
{11572448: [6, 7, 8], 10310992: 3, 10310980: 4, 10311016: 1, 11572368: [2, 3, 4, 11], 10310956: 6, 10310896: 11, 10310944: 7, 11588784: [0, 1, 2, 3, 4, [0, 1, 2, 3, 4], 6, 7, 8, [6, 7, 8], 11, [2, 3, 4, 11]], 10311028: 0, 11566456: ['www', 1, 2, 3, 4], 10310932: 8, 10311004: 2}

ベストアンサー1

これはmemo、複雑なオブジェクト グラフを完全に再構築するために、ID とオブジェクトの対応関係が保持される辞書です。「コードを使用する」のは難しいですが、試してみましょう。

>>> import copy
>>> memo = {}
>>> x = range(5)
>>> y = copy.deepcopy(x, memo)
>>> memo
{399680: [0, 1, 2, 3, 4], 16790896: 3, 16790884: 4, 16790920: 1,
 438608: [0, 1, 2, 3, 4, [0, 1, 2, 3, 4]], 16790932: 0, 16790908: 2}
>>>

そして

>>> id(x)
399680
>>> for j in x: print j, id(j)
... 
0 16790932
1 16790920
2 16790908
3 16790896
4 16790884

ご覧のとおり、ID は正確です。また、次のようになります。

>>> for k, v in memo.items(): print k, id(v)
... 
399680 435264
16790896 16790896
16790884 16790884
16790920 16790920
438608 435464
16790932 16790932
16790908 16790908

（不変の）整数の同一性を確認します。

グラフは次のようになります。

>>> z = [x, x]
>>> t = copy.deepcopy(z, memo)
>>> print id(t[0]), id(t[1]), id(y)
435264 435264 435264

したがって、すべてのサブコピーは y と同じオブジェクトであることがわかります (メモを再利用したため)。

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