我正在开发一个实时应用程序，有时我需要使用相同的数据为新对象创建实例。
首先，我做了它只是实例化它们，但后来我意识到可能用copy.deepcopy它会更快。现在，我发现那些说deepcopy非常缓慢的人。
我无法简单地copy.copy，因为我的对象有列表。
我的问题是，你知道更快的方式还是我只需要放弃并再次实例化它们？ 谢谢你的时间
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我相信copy.deepcopy()仍然是纯粹的Python，因此它不太可能为你提供任何速度提升。
听起来有点像早期优化的经典案例。我建议你编写的代码是直观的，在我看来，它只是简单地实例化每个对象。然后，您可以对其进行分析，并查看需要节省的资金（如果有的话）。很可能在你的真实用例中，一些完全不同的代码片段将成为瓶颈。
编辑： 我在原始答案中忘记了一件事 - 如果您要复制列表，请确保使用切片表示法（new_list = old_list[:]）而不是迭代通过它在Python中，这将更慢。但是，这不会执行深层复制，因此如果您的列表包含其他列表或词典，则需要使用deepcopy()。对于dict个对象，请使用copy()方法。
如果您仍然发现构建您的对象是花费时间的话，那么您可以考虑如何加速它。你可以尝试使用__slots__，虽然它们通常是为了节省内存而不是CPU时间，所以我怀疑他们会给你买多少钱。在极端情况下，您可以将对象推送到C扩展模块，这可能会以更高的复杂性为代价更快。这始终是我过去采用的方法，我在底层使用本机C数据结构，并使用Python的特殊方法在顶部包装“类似列表”或“类似dict”的界面。当然，这确实取决于你对使用C编码感到满意。
（顺便说一句，除非你有一个令人信服的理由，否则我会避免使用C ++，C ++ Python扩展比普通的C更加繁琐 - 但是如果你有一个好的动机，它是完全可能的）
如果你的对象有很长的列表，那么你可能从一种写时复制方法中获得一些里程数，其中对象的克隆只保留相同的引用而不是复制列表。每次访问它们时，您都可以使用sys.getrefcount()查看是否可以安全地进行就地更新或是否需要复制。这种方法可能容易出错并且过于复杂，但我想我会提到它的兴趣。
您还可以查看对象层次结构，看看是否可以破坏对象，以便可以在其他对象之间共享不需要复制的部分。同样，在修改此类共享对象时需要注意。
重要的一点是，首先希望让代码正确 然后 让代码快速< / em>一旦您了解了从现实世界中使用的最佳方法。