Question

我正在寻找一种解决方案，以避免在使用Python的任务中使用deepcopy（）。

我正在使用chu-liu-edmonds算法实现统计依赖性解析器。我有一个表示为字典的图形，每个头节点都存储为一个键，每个节点都有一个列表，其中包含一个或多个类弧的对象作为值。

在cle算法中，我需要修改图形（合约一个循环）。这意味着，我需要删除弧形对象和头部，并添加其他内容，而后来我需要原始图形来扩展这些缩小的周期。现在，我通过深度复制原始图并将其传递给契约函数来实现这一点。

现在我使用cProfile运行我的程序，发现与deepcopy有关的所有内容都是算法中花费最多时间的部分。

所以我的问题是：在我的情况下，有没有办法避免/减少这种情况？

Answer 1

<强>更新如果您想在dict中更改列表，则无法避免 deepcopy（），但您应该执行以下操作：

“仅保存”图表的可更改/可删除元素（即列表）的值，不 完整图表。然后在dict / graph上进行必要的修改，然后你可以使用“saved”元素进一步修改图形。

使用dict.copy()，如下所示，d.copy（）的速度提高了100000倍：

from copy import deepcopy
from time import time

# with simply assignment -------------

d = {"a":[x for x in range(1000000)]}

t = time()
e = d
print 'elapsed time with standard assignment:', time()-t

e["b"] = [1,2,3]
del e["a"]
print d.keys()

# with deepcopy() --------------------

d = {"a":[x for x in range(1000000)]}

t = time()
e = deepcopy(d)
print '\nelapsed time with deepcopy():', time()-t

e["b"] = [1,2,3]
del e["a"]
print d.keys()

# with d.copy() ---------------------

d = {"a":[x for x in range(1000000)]}

t = time()
e = d.copy()
print '\nelapsed time with d.copy():', time()-t

e["b"] = [1,2,3]
del e["a"]
print d.keys()

<强>输出：

elapsed time with standard assignment: 0.000110149383545
['b']

elapsed time with deepcopy(): 1.78457307816
['a']

elapsed time with d.copy(): 2.09808349609e-05
['a']

Answer 2

正如@ dmargol1在评论中建议的那样，我能够避免使用deepcopy（）和copy（），而不是从头开始构建图形，而不是复制和修改它，这实际上要快得多。

如果可能的话：做吧！

如果需要复制，有两种方法。如果你不需要改变值，copy（）就是要走的路，因为它比deepcopy（）快得多（参见@ george-solymosi的评论）。如果需要更改值，则深度复制是唯一的方法（参见@gall的注释）。

更改字典

2 个答案: