Question

我试图避免在自定义类（Graph类）中使用deepcopy

图形具有很少的属性，例如顶点，边缘等，以及几种生成器方法（带有yield的方法）。

我需要复制图表：例如H = deepcopy(G)但不使用深度复制来加速程序。

然后：

如果我不使用deepcopy那么新图H中的生成器方法不要得到当前的状态图G中的生成器方法。
如果我不使用发电机方法和选择使用完整列表生成器，然后我会浪费计算时间无所事事。

解决方案是尝试deepcopy某些特定的生成器方法，但是我得到了错误。

似乎发电机保存了对例如G的顶点和边缘，然后当深度复制到H时，H中的生成器仍然引用G的属性（这听起来合乎逻辑）。

那么，我是否应该使用deepcopy或者不使用生成器方法？

有第三种pythonic方式吗？

Answer 1

我很确定我明白你的目标是什么。这是一个简单的例子：

class Graph:
    def __init__(self, nodes):
        self.nodes = list(nodes)
        self.nodegen = self.iternodes()
    def iternodes(self):
        for node in self.nodes:
            yield node
    def copy(self):
        return Graph(self.nodes)

G = Graph([1, 2, 3, 4])
print G.nodegen.next()
H = G.copy()
print H.nodegen.next()
print G.nodegen.next()

现在当然会打印1 1 2。但是，您希望H.nodegen记住G.nodegen的状态，以便对H.nodegen.next()的调用打印2.一种简单的方法是使它们成为同一个对象：

class Graph:
    def __init__(self, nodes, nodegen=None):
        self.nodes = list(nodes)
        self.nodegen = self.iternodes() if nodegen is None else nodegen
    def iternodes(self):
        for node in self.nodes:
            yield node
    def copy(self):
        return Graph(self.nodes, self.nodegen)

这将打印1 2 3，因为调用H.nodegen.next()也会提前G.nodegen。如果这不是你想要的，那么保留一个内部计数器似乎很好，就像这样：

class Graph:
    def __init__(self, nodes, jnode=0):
        self.nodes = list(nodes)
        self.nodegen = self.iternodes()
        self.jnode = jnode
    def iternodes(self):
        while self.jnode < len(self.nodes):
            self.jnode += 1
            yield self.nodes[self.jnode-1]
    def copy(self):
        return Graph(self.nodes, self.jnode)

这将打印1 2 2，我怀疑这是你想要的。当然，当你改变self.nodes时，你将不得不改变你如何处理迭代器失效之类的事情，但我认为这应该是相当简单的。

生成器方法，深度复制和复制

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