Python字典遍歷的陷阱
眾所周知，Python中常常按照key、value的形式來遍歷字典的items。若value是基本數(shù)據(jù)類型（int,float等），則是傳的拷貝，是不能直接修改value的：
dict2 = {'A':4, 'B':4}
for _, num in dict2.items():
num += 1
print(dict2) # {'A': 4, 'B': 4}
這種情況下，若要修改value，只能按照my_dict[key] = ...的形式來修改。
for key, num in dict2.items():
dict2[key] += 1
print(dict2) # {'A': 5, 'B': 5}
但是如果value是一個(gè)列表或者自定義類的對(duì)象，那么傳的是引用，是可以修改的
如下所示:
dict1 = {'A':[1,2,3,4],'B':[3,4,5,6]}
for _, indices in dict1.items():
indices.append(9)
print(dict1) # {'A': [1, 2, 3, 4, 9], 'B': [3, 4, 5, 6, 9]}
再如下面這個(gè)例子：
```python
class MyClass:
def __init__(self, value):
self.value = value
my_dict = dict([(i, MyClass(i)) for i in range(3)])
for _, my_obj in my_dict.items():
print(my_obj.value)
print('\n')
for _, my_obj in my_dict.items():
my_obj.value += 1
for _, my_obj in my_dict.items():
print(my_obj.value)
最后打印輸出：
0
1
2
1
2
3
也就是說，python中字典按照key、value遍歷的時(shí)候value實(shí)際上相當(dāng)于函數(shù)的參數(shù)，它會(huì)按照函數(shù)的參數(shù)傳遞規(guī)則進(jìn)行傳遞，即對(duì)基本數(shù)據(jù)類型傳拷貝，對(duì)于對(duì)象傳引用。
value對(duì)于對(duì)象傳引用有許多好處，比如我們可以將numpy.random.shuffle()作用于做為字典value的列表，使該列表被打亂：
import random
dict1 = {'A':[1,2,3,4],'B':[3,4,5,6]}
for _, indices in dict1.items():
random.shuffle(indices)
print(dict1) # {'A': [4, 1, 3, 2], 'B': [4, 5, 6, 3]}
這個(gè)例子是我研究論文[1]的開源代碼[2]時(shí)發(fā)現(xiàn)的，論文中用下列代碼將每個(gè)cluster對(duì)應(yīng)的樣本索引列表打亂：
for _, cluster in clusters.items():
rng.shuffle(cluster)
另外，該論文也使用下列代碼將全局模型的各分量模型拷貝到各client模型：
for learner_id, learner in enumerate(client.learners_ensemble):
copy_model(learner.model, self.global_learners_ensemble[learner_id].model)
到此這篇關(guān)于Python字典遍歷的陷阱的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python字典遍歷內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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