python - 生成器方法、深度复制和复制

Question

我试图避免在自定义类(图形类)中使用深度复制

图具有很少的属性，例如顶点、边等，以及一些生成器方法(具有 yield 的方法)。

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

然后:

• 如果我不使用deepcopy那么新图中的生成器方法 H不获取当前状态图 G 中的生成器方法。

• 如果我不使用生成器方法并且选择使用完整列表生成器，那么我会浪费计算时间没有做任何有用的事情。

解决方案是尝试深度复制一些特定的生成器方法，但我收到错误。

生成器似乎保存了对例如的引用G 的顶点和边，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，我是否注定要使用 deepcopy 还是不使用生成器方法？

还有第三种Pythonic方式吗？

Answer 1

我很确定我明白你的意思。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2.一个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() 也会推进 G.nodegen。如果这不是你想要的，我认为保留一个内部计数器似乎很好，如下所示:

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，我怀疑这就是你想要的。当然，您必须更改处理诸如在更改 self.nodes 时使迭代器无效之类的事情的方式，但我认为这应该相当简单。