AS3 深度拷贝对象的构造函数带参数

本文探讨了AS3中深度拷贝的难点及解决方法,针对ZipEntry类构造函数问题提出了折衷方案,并通过覆盖clone方法实现了对象的有效复制。

     关于AS3的深度拷贝, 网站有不少的的文章介绍.  我在EncryptZip项目中也用到了, 由于ZipEntry 有自己的构造函数, 在copier.readObject()处得到了参数个数不匹配错误(ArgumentError: Error #1063),  所以查找了相关资料, 然而最终也没有找到一个好的解决方案.  

    资料显示:如果不使用registerClassAlias注册类的别名, 会丢失对象的类型信息, 在类型转换时候会有强制类型错误(TypeError: Error #1034:).  

     无奈只好用了一个折衷的方法:

 1. 注释registerClassAlias, 增加fill方法. (丢失类型信息, 返回Object对象)

 

      

          完整代码  Refer  to: http://code.google.com/p/encrypt-zip-as3-java/source/browse/trunk/EncryptZip/flex_src/com/universalmind/cairngorm/vo/ValueObject.as 

 

 2. 在ZipEntry里override了clone方法, (使用Object的属性name, 实例化ZipEntry, 赋值并返回ZipEntry对象)

      

    完整代码  Refer  to: http://code.google.com/p/encrypt-zip-as3-java/source/browse/trunk/EncryptZip/flex_src/nochump/util/zip/ZipEntry.as

 

3. 补充:

    实现的方式类似copyFrom(src:*):*, 但不同.  在Java中用二进制流的形式将对象深度拷贝成功, 那是因为Java每个对象都有默认的无参构造函数, 而AS3却不支持对象有多个构造函数.

 

(转贴注明出处)

 

Author:David

    Mail:xiang.okay@gmail.com

 

<think>我们正在讨论PandasDataFrame的copy参数。用户之前询问了DataFrame的常用属性,现在转向copy参数。根据引用,特别是引用[3]提到了copy方法,但用户的问题是关于创建DataFrame时的copy参数。注意:Pandas中copy参数出现在多种场景,例如:1.构造函数:pd.DataFrame(data,copy=False)2.方法链中的copy方法:df.copy(deep=True)3.切片操作是否返回视图或副本用户的问题比较宽泛,我们需要聚焦于copy参数(通常出现在构造函数或某些方法中)的作用和用法。核心概念:在Pandas中,默认情况下,从现有数据结构(如另一个DataFrame、NumPy数组或类似数组结构)创建DataFrame时,可能会进行复制以避免修改原始数据。使用copy参数可以控制是否复制数据。具体来说:-copy=True(默认):确保创建数据的副本。这样,对新DataFrame的修改不会影响原始数据。-copy=False:尽可能不复制数据,而是使用原始数据的视图。但这并不总是可行的,因为Pandas可能在某些情况下必须复制(例如,如果原始数据不是NumPy数组,或者数据结构不符合视图的要求)。注意:如果原始数据是不可变的(例如,一个NumPy数组,但Pandas索引在引用[3]中提到是不可变的,所以它们可以安全共享),那么即使设置copy=False,也不会复制。但是,如果原始数据是可变的,并且我们想避免复制以提高性能(尤其是大数据集),则可以使用copy=False。另外,要注意的是,除了构造函数,还有其他地方有copy参数,例如:-df.copy(deep=True/False)方法:创建一个DataFrame的副本,deep控制是否深度复制(即递归复制,包括数据)。-一些函数如groupby等也可能有copy参数,但现在主要讨论构造函数的。我们首先解释构造函数中的copy参数,然后解释df.copy()方法,因为用户可能混淆了这两种情况。根据引用[2],在构造DataFrame时,copy参数的含义是:如果输入数据是类似数组或字典的形式,并且copy=False,则使用这些数据的视图(如果可能)而不复制。这样可以节省内存,但需要注意数据独立性。警告:由于不复制,修改新DataFrame可能会影响原始数据,反之亦然。示例:我们可以通过两个例子展示copy=False和copy=True的区别。此外,引用[3]提到索引的复制行为:在复制索引时,即使deep=True也不会复制底层的numpy数组,因为索引是不可变的,所以共享数据是安全的。我们需要在回答中包含:1.两种场景(构造函数和copy方法)下copy参数的作用。2.示例代码演示。3.使用注意事项(数据独立性、性能)。4.引用参考(引用[3]涉及copy方法,引用[2]涉及构造函数参数)。注意用户之前的上下文:他们提到引用[1]是关于_append的,引用[2]是关于DataFrame参数属性方法用法的权威详解,引用[3]是关于copy的。所以我们重点引用[2]和[3]。回答结构:-开头概括-构造函数中的copy参数-DataFrame的copy()方法-注意事项-示例-相关问题特别注意:用户要求使用中文,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,以及引用标注。</think> ### Pandas DataFrame 的 `copy` 参数详解 `copy` 参数在 Pandas 中主要控制数据对象的**复制行为**,决定操作是否创建数据的独立副本。以下是核心作用和使用场景: #### 1. **构造函数的 `copy` 参数** ```python pd.DataFrame(data, copy=False) # 默认 copy=True ``` - **`copy=True`(默认)** 强制创建数据的独立副本,新 DataFrame 与原数据完全隔离。 **场景**:需要修改数据且不影响原始数据时使用[^2]。 - **`copy=False`** 尽可能使用原数据的视图(view),不创建副本以节省内存。 **风险**:修改新对象可能导致原数据同步修改[^2]。 **示例**: ```python import numpy as np arr = np.array([[1,2], [3,4]]) df_view = pd.DataFrame(arr, copy=False) # 视图 df_view[0][0] = 99 print(arr[0][0]) # 输出 99(原数据被修改) ``` #### 2. **`copy()` 方法的 `deep` 参数** ```python df_new = df.copy(deep=True) # 默认 deep=True ``` - **`deep=True`(默认)** 创建数据的**递归深拷贝**,包括索引和底层数据,完全独立于原对象[^3]。 - **`deep=False`** 创建**浅拷贝**:仅复制数据结构,索引和数据与原始对象共享(视图)。 **优化场景**:当数据只读或索引不可变时(如 `RangeIndex`)可节省内存[^3]。 #### 3. **关键区别与原理 | **操作类型** | **行为特点** | **内存占用** | |----------------------|-----------------------------------------------------------------------------|------------| | 构造函数 `copy=True` | 创建全新数据结构,隔离所有数据修改 | 高 | | 构造函数 `copy=False` | 共享底层数组(NumPy 风格),修改新对象可能影响原数据 | 低 | | `df.copy(deep=True)` | 递归复制所有数据,包括索引(*注:不可变索引如 `RangeIndex` 仍共享[^3]*) | 高 | | `df.copy(deep=False)`| 仅复制数据结构,共享底层数据和索引(视图) | 最低 | #### 4. **使用建议 1. **默认行为优先**:无特殊需求时使用默认 `copy=True` 确保数据安全 2. **性能敏感场景**:大数据处理且不需修改数据时用 `copy=False` 3. **链式操作防护**:多步操作前执行深拷贝避免 `SettingWithCopyWarning` 4. **索引共享特性**:不可变索引(如 `RangeIndex`)始终共享数据[^3] #### 示例:深拷贝 vs 浅拷贝 ```python # 原始 DataFrame df = pd.DataFrame({"A": [1,2], "B": [3,4]}, index=["x","y"]) # 深拷贝(独立数据) df_deep = df.copy(deep=True) df_deep["A"][0] = 99 print(df["A"][0]) # 输出 1(原数据未变) # 浅拷贝(共享数据) df_shallow = df.copy(deep=False) df_shallow["A"][0] = 100 print(df["A"][0]) # 输出 100(原数据同步修改) ``` --- ###
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