파이썬에는 불변 목록이 있습니까?
정렬 된 요소 컬렉션의 기능을 원하지만 변경되지 않을 것이라고 보장하고 싶은 경우 어떻게 구현할 수 있습니까? 목록은 순서가 있지만 변경할 수 있습니다.
파이썬에는 불변 목록이 있습니까?
정렬 된 요소 컬렉션의 기능을 원하지만 변경되지 않을 것이라고 보장하고 싶은 경우 어떻게 구현할 수 있습니까? 목록은 순서가 있지만 변경할 수 있습니다.
답변:
([1,2],3)
:), 목록 객체는 변경 가능한 객체에 대한 포인터 일 뿐이며 포인터는 변경 불가능하지만 참조 된 객체는 그렇지 않기 때문에 튜플은 더 이상 변경이 불가능합니다.
()
. 괄호가 필요한 경우입니다.
(3,4,5)
유형이 매우 다른 — (int x int x int)
than [3,4,5]
, 유형이 (listof int)
있습니다. 그러나, 파이썬의 튜플은 정말 가까이 불변의리스트에 보이지 않습니다 특히, 그들은 수 그들이 또한 여과하고 매핑 할 수 있습니다 게재되는 반복 될.
다음은 ImmutableList 구현입니다. 기본 목록은 직접 데이터 멤버에 노출되지 않습니다. 그래도 멤버 함수 의 클로저 속성을 사용하여 액세스 할 수 있습니다 . 위의 속성을 사용하여 클로저의 내용을 수정하지 않는 규칙을 따르면이 구현이 목적에 부합합니다. 이 ImmutableList 클래스의 인스턴스는 일반 파이썬 목록이 예상되는 모든 곳에서 사용할 수 있습니다.
from functools import reduce
__author__ = 'hareesh'
class ImmutableList:
"""
An unmodifiable List class which uses a closure to wrap the original list.
Since nothing is truly private in python, even closures can be accessed and
modified using the __closure__ member of a function. As, long as this is
not done by the client, this can be considered as an unmodifiable list.
This is a wrapper around the python list class
which is passed in the constructor while creating an instance of this class.
The second optional argument to the constructor 'copy_input_list' specifies
whether to make a copy of the input list and use it to create the immutable
list. To make the list truly immutable, this has to be set to True. The
default value is False, which makes this a mere wrapper around the input
list. In scenarios where the input list handle is not available to other
pieces of code, for modification, this approach is fine. (E.g., scenarios
where the input list is created as a local variable within a function OR
it is a part of a library for which there is no public API to get a handle
to the list).
The instance of this class can be used in almost all scenarios where a
normal python list can be used. For eg:
01. It can be used in a for loop
02. It can be used to access elements by index i.e. immList[i]
03. It can be clubbed with other python lists and immutable lists. If
lst is a python list and imm is an immutable list, the following can be
performed to get a clubbed list:
ret_list = lst + imm
ret_list = imm + lst
ret_list = imm + imm
04. It can be multiplied by an integer to increase the size
(imm * 4 or 4 * imm)
05. It can be used in the slicing operator to extract sub lists (imm[3:4] or
imm[:3] or imm[4:])
06. The len method can be used to get the length of the immutable list.
07. It can be compared with other immutable and python lists using the
>, <, ==, <=, >= and != operators.
08. Existence of an element can be checked with 'in' clause as in the case
of normal python lists. (e.g. '2' in imm)
09. The copy, count and index methods behave in the same manner as python
lists.
10. The str() method can be used to print a string representation of the
list similar to the python list.
"""
@staticmethod
def _list_append(lst, val):
"""
Private utility method used to append a value to an existing list and
return the list itself (so that it can be used in funcutils.reduce
method for chained invocations.
@param lst: List to which value is to be appended
@param val: The value to append to the list
@return: The input list with an extra element added at the end.
"""
lst.append(val)
return lst
@staticmethod
def _methods_impl(lst, func_id, *args):
"""
This static private method is where all the delegate methods are
implemented. This function should be invoked with reference to the
input list, the function id and other arguments required to
invoke the function
@param list: The list that the Immutable list wraps.
@param func_id: should be the key of one of the functions listed in the
'functions' dictionary, within the method.
@param args: Arguments required to execute the function. Can be empty
@return: The execution result of the function specified by the func_id
"""
# returns iterator of the wrapped list, so that for loop and other
# functions relying on the iterable interface can work.
_il_iter = lambda: lst.__iter__()
_il_get_item = lambda: lst[args[0]] # index access method.
_il_len = lambda: len(lst) # length of the list
_il_str = lambda: lst.__str__() # string function
# Following represent the >, < , >=, <=, ==, != operators.
_il_gt = lambda: lst.__gt__(args[0])
_il_lt = lambda: lst.__lt__(args[0])
_il_ge = lambda: lst.__ge__(args[0])
_il_le = lambda: lst.__le__(args[0])
_il_eq = lambda: lst.__eq__(args[0])
_il_ne = lambda: lst.__ne__(args[0])
# The following is to check for existence of an element with the
# in clause.
_il_contains = lambda: lst.__contains__(args[0])
# * operator with an integer to multiply the list size.
_il_mul = lambda: lst.__mul__(args[0])
# + operator to merge with another list and return a new merged
# python list.
_il_add = lambda: reduce(
lambda x, y: ImmutableList._list_append(x, y), args[0], list(lst))
# Reverse + operator, to have python list as the first operand of the
# + operator.
_il_radd = lambda: reduce(
lambda x, y: ImmutableList._list_append(x, y), lst, list(args[0]))
# Reverse * operator. (same as the * operator)
_il_rmul = lambda: lst.__mul__(args[0])
# Copy, count and index methods.
_il_copy = lambda: lst.copy()
_il_count = lambda: lst.count(args[0])
_il_index = lambda: lst.index(
args[0], args[1], args[2] if args[2] else len(lst))
functions = {0: _il_iter, 1: _il_get_item, 2: _il_len, 3: _il_str,
4: _il_gt, 5: _il_lt, 6: _il_ge, 7: _il_le, 8: _il_eq,
9: _il_ne, 10: _il_contains, 11: _il_add, 12: _il_mul,
13: _il_radd, 14: _il_rmul, 15: _il_copy, 16: _il_count,
17: _il_index}
return functions[func_id]()
def __init__(self, input_lst, copy_input_list=False):
"""
Constructor of the Immutable list. Creates a dynamic function/closure
that wraps the input list, which can be later passed to the
_methods_impl static method defined above. This is
required to avoid maintaining the input list as a data member, to
prevent the caller from accessing and modifying it.
@param input_lst: The input list to be wrapped by the Immutable list.
@param copy_input_list: specifies whether to clone the input list and
use the clone in the instance. See class documentation for more
details.
@return:
"""
assert(isinstance(input_lst, list))
lst = list(input_lst) if copy_input_list else input_lst
self._delegate_fn = lambda func_id, *args: \
ImmutableList._methods_impl(lst, func_id, *args)
# All overridden methods.
def __iter__(self): return self._delegate_fn(0)
def __getitem__(self, index): return self._delegate_fn(1, index)
def __len__(self): return self._delegate_fn(2)
def __str__(self): return self._delegate_fn(3)
def __gt__(self, other): return self._delegate_fn(4, other)
def __lt__(self, other): return self._delegate_fn(5, other)
def __ge__(self, other): return self._delegate_fn(6, other)
def __le__(self, other): return self._delegate_fn(7, other)
def __eq__(self, other): return self._delegate_fn(8, other)
def __ne__(self, other): return self._delegate_fn(9, other)
def __contains__(self, item): return self._delegate_fn(10, item)
def __add__(self, other): return self._delegate_fn(11, other)
def __mul__(self, other): return self._delegate_fn(12, other)
def __radd__(self, other): return self._delegate_fn(13, other)
def __rmul__(self, other): return self._delegate_fn(14, other)
def copy(self): return self._delegate_fn(15)
def count(self, value): return self._delegate_fn(16, value)
def index(self, value, start=0, stop=0):
return self._delegate_fn(17, value, start, stop)
def main():
lst1 = ['a', 'b', 'c']
lst2 = ['p', 'q', 'r', 's']
imm1 = ImmutableList(lst1)
imm2 = ImmutableList(lst2)
print('Imm1 = ' + str(imm1))
print('Imm2 = ' + str(imm2))
add_lst1 = lst1 + imm1
print('Liist + Immutable List: ' + str(add_lst1))
add_lst2 = imm1 + lst2
print('Immutable List + List: ' + str(add_lst2))
add_lst3 = imm1 + imm2
print('Immutable Liist + Immutable List: ' + str(add_lst3))
is_in_list = 'a' in lst1
print("Is 'a' in lst1 ? " + str(is_in_list))
slice1 = imm1[2:]
slice2 = imm2[2:4]
slice3 = imm2[:3]
print('Slice 1: ' + str(slice1))
print('Slice 2: ' + str(slice2))
print('Slice 3: ' + str(slice3))
imm1_times_3 = imm1 * 3
print('Imm1 Times 3 = ' + str(imm1_times_3))
three_times_imm2 = 3 * imm2
print('3 Times Imm2 = ' + str(three_times_imm2))
# For loop
print('Imm1 in For Loop: ', end=' ')
for x in imm1:
print(x, end=' ')
print()
print("3rd Element in Imm1: '" + imm1[2] + "'")
# Compare lst1 and imm1
lst1_eq_imm1 = lst1 == imm1
print("Are lst1 and imm1 equal? " + str(lst1_eq_imm1))
imm2_eq_lst1 = imm2 == lst1
print("Are imm2 and lst1 equal? " + str(imm2_eq_lst1))
imm2_not_eq_lst1 = imm2 != lst1
print("Are imm2 and lst1 different? " + str(imm2_not_eq_lst1))
# Finally print the immutable lists again.
print("Imm1 = " + str(imm1))
print("Imm2 = " + str(imm2))
# The following statemetns will give errors.
# imm1[3] = 'h'
# print(imm1)
# imm1.append('d')
# print(imm1)
if __name__ == '__main__':
main()
요소가 두 개인 튜플을 사용하여 Lisp 스타일의 불변 단일 연결 목록을 시뮬레이션 할 수 있습니다 (참고 : 이것은 훨씬 덜 유연한 튜플을 생성하는 모든 요소 튜플 답변 과 다릅니다 ).
nil = ()
cons = lambda ele, l: (ele, l)
예를 들어 목록의 [1, 2, 3]
경우 다음과 같습니다.
l = cons(1, cons(2, cons(3, nil))) # (1, (2, (3, ())))
표준 car
및 cdr
기능은 간단합니다.
car = lambda l: l[0]
cdr = lambda l: l[1]
이 목록은 단일 링크이므로 앞에 추가하는 것은 O (1)입니다. 이 목록은 변경할 수 없으므로 목록의 기본 요소도 변경할 수없는 경우 다른 목록에서 재사용 할 수 있도록 모든 하위 목록을 안전하게 공유 할 수 있습니다.
그러나 배열과 튜플의 튜플이 있으면 튜플 내부의 배열을 수정할 수 있습니다.
>>> a
([1, 2, 3], (4, 5, 6))
>>> a[0][0] = 'one'
>>> a
(['one', 2, 3], (4, 5, 6))
_private_variables
인터프리터의 어떠한 시행이 아니라 (와 같은 ) 관례를 존중하는 프로그래머에 의존합니다 .
/proc/#/mem
안전하지 않은 라이브러리 에 쓰거나 링크하여 모델을 깨뜨릴 수 있습니다.
List와 Tuple은 작업 스타일이 다릅니다.
LIST에서는 생성 후 변경할 수 있지만 나중에 변경 사항을 적용 할 수없는 순서가 지정된 시퀀스를 원하면 TUPLE을 사용할 수 있습니다.
추가 정보 ::
1) the LIST is mutable that means you can make changes in it after its creation
2) In Tuple, we can not make changes once it created
3) the List syntax is
abcd=[1,'avn',3,2.0]
4) the syntax for Tuple is
abcd=(1,'avn',3,2.0)
or abcd= 1,'avn',3,2.0 it is also correct
튜플 대신 frozenset을 사용할 수 있습니다. frozenset은 불변 집합을 만듭니다. 목록을 frozenset의 구성원으로 사용하고 단일 for 루프를 사용하여 frozenset 내의 모든 목록 요소에 액세스 할 수 있습니다.