Cześć,
Potrzebuje sklonować dany obiekt x razy.
def klonowanie(self, obiekt, j):
for i in range(1, j+1):
klon_obiektu = copy.deepcopy(obiekt)
print(i, "obiekt sklonowany")
return klon_obiektu
a = klasaA()
klonowanie(a, 5)
O ile przy robieniu jednego klonu nie miałem wątpliwości to przy robieniu kilku mam wątpliwości czy robię to dobrze. Prośba o pomoc. Z góry dzięki za pomoc.
Zapoznaj się z yield. Bo obecnie zakładając że sklonujesz obiekt 5-ciokrotnie. To nadal uzyskasz tylko ostatnią jego kopię w return.
def klonowanie(self, obiekt, j):
for i in range(1, j+1):
yield copy.deepcopy(obiekt)
a = klasaA()
for obj in klonowanie(a, 5):
print(obj)
W ten sposób dostaniesz wszystkie klony po kolei w pętli for.
Bo po co robić tyle klonów, skoro ich nie wykorzystujesz w żaden sposób, ponadto po nadpisaniu adresu do zmiennej i która będzie wskazywać na nowy obiekt, stary do którego nie ma już żadnych odwołań, albo przestanie istnieć przy kolejnej iteracji, albo w ostateczności zajmie się nim garbage collector po wyjściu z funkcji.
W ten sposób możesz te obiekty dodać choćby do jakiejś listy, na przykład tak:
objects = [ obj for obj in klonowanie(a, 5) ]
>>> import collections, copy
>>> def clone_slow(obj, k=1):
... for _ in range(k):
... yield copy.deepcopy(obj)
>>> def clone_fast(obj, k=1):
... deepcopy = copy.deepcopy
... memo = {}
... for _ in range(k):
... yield deepcopy(obj, memo)
>>> def consume(it):
... collections.deque(it, maxlen=0)
>>> d = {i: list(range(i)) for i in range(100)}
>>> %timeit consume(clone_slow(d, 100))
477 ms ± 2.84 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
>>> %timeit consume(clone_fast(d, 100))
4.83 ms ± 31.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
>>>
Na jakiej zasadzie ta linijka działa?
Mózg napisał(a):
>>> %timeit consume(clone_slow(d, 100)) 477 ms ± 2.84 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
Nie mogę tego w REPLu odtworzyć
AntonioHa napisał(a):
Na jakiej zasadzie ta linijka działa?
https://ipython.readthedocs.io/en/7.5.0/interactive/magics.html#magic-timeit