python - 由于性能原因避免深层复制

Question

我有一个列表，其中包含另外 3 个列表。我需要对列表进行一些操作，因为我有 180.000 个这样的列表，深度复制的步骤已经需要 2.5 秒才能复制一次列表。包括操作在内的总时间在 220 秒的计算时间中占了 80 秒。

s = [[1,2,3],
     [4,5,6],
     [7,8,9]]
s1 = copy.deepcopy(s)
s1[0][0] = s[1][1]
s1[1][1] = s[0][0]

显示的操作需要重复一百万次。所以deepcopy让我面临性能瓶颈。

是否有更高效的方式或不同的方法来“取消引用”列表 ？

Answer 1

deepcopy 似乎有一些开销来检查它能够处理的所有这些不同情况。如果您的列表始终是列表列表(一层嵌套)，那么您可以尝试仅使用 s = [list(x) for x in s] 或 s = list(map (列表，s))。两者似乎都快了很多:

In [9]: s = [[random.randint(1, 1000) for _ in range(100)] for _ in range(100)]
In [10]: %timeit copy.deepcopy(s)
10 loops, best of 3: 22.7 ms per loop
In [11]: %timeit [list(x) for x in s]
10000 loops, best of 3: 123 µs per loop
In [18]: %timeit list(map(list, s))
10000 loops, best of 3: 111 µs per loop

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或者，根据您的应用程序，最好不要复制和存储(修改后的)列表本身，而只复制和存储修改，以修改后的单元格的形式或作为命令堆栈。