Hướng dẫn copy json object in python - sao chép đối tượng json trong python

Mã nguồn: lib/copy.py Lib/copy.py

Các câu lệnh gán trong Python không sao chép các đối tượng, chúng tạo ra các ràng buộc giữa mục tiêu và đối tượng. Đối với các bộ sưu tập có thể thay đổi hoặc chứa các mục có thể thay đổi, đôi khi một bản sao là cần thiết để người ta có thể thay đổi một bản sao mà không thay đổi cái kia. Mô -đun này cung cấp các hoạt động sao chép nông và sâu chung (giải thích bên dưới).

Tóm tắt giao diện:

Trả lại một bản sao nông của x.

Trả lại một bản sao sâu của x.

Được nâng lên cho các lỗi cụ thể của mô -đun.

Sự khác biệt giữa sao chép nông và sâu chỉ có liên quan đến các đối tượng hỗn hợp (các đối tượng có chứa các đối tượng khác, như danh sách hoặc trường hợp lớp):

• Một bản sao nông xây dựng một đối tượng hợp chất mới và sau đó (trong phạm vi có thể) chèn các tham chiếu vào nó vào các đối tượng được tìm thấy trong bản gốc.

• Một bản sao sâu xây dựng một đối tượng hợp chất mới và sau đó, đệ quy, chèn các bản sao vào nó của các đối tượng được tìm thấy trong bản gốc.

Hai vấn đề thường tồn tại với các hoạt động sao chép sâu mà don lồng tồn tại với các hoạt động sao chép nông:

• Các đối tượng đệ quy (các đối tượng hợp chất, trực tiếp hoặc gián tiếp, chứa một tham chiếu đến chính chúng) có thể gây ra một vòng lặp đệ quy.

• Bởi vì bản sao sâu sao chép mọi thứ mà nó có thể sao chép quá nhiều, chẳng hạn như dữ liệu dự định được chia sẻ giữa các bản sao.

Hàm

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

• Giữ một từ điển

  [{"fields": {"Start": "yes1",
     "number": [156],
     "time": 1600,
     "total": 8}},
   {"fields": {"Start": "yes1",
     "number": [158],
     "time": 1600,
     "total": 8}}]
  

  2 của các đối tượng đã được sao chép trong quá trình sao chép hiện tại; và

• Cho phép các lớp do người dùng xác định ghi đè hoạt động sao chép hoặc tập hợp các thành phần được sao chép.

Mô -đun này không sao chép các loại như mô -đun, phương thức, dấu vết ngăn xếp, khung ngăn xếp, tệp, ổ cắm, cửa sổ hoặc bất kỳ loại tương tự nào. Nó không sao chép các chức năng và các lớp (nông và sâu), bằng cách trả về đối tượng ban đầu không thay đổi; Điều này tương thích với cách chúng được xử lý bằng mô -đun

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

Các bản sao nông của từ điển có thể được thực hiện bằng cách sử dụng

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

Các lớp có thể sử dụng các giao diện tương tự để kiểm soát sao chép mà họ sử dụng để kiểm soát Pickling. Xem mô tả của mô -đun

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

Để một lớp xác định triển khai bản sao của riêng mình, nó có thể xác định các phương thức đặc biệt

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

import json

# Opening JSON file
f = open('given.json',)

# returns JSON object as
# a dictionary
main_data = json.load(f)

my_dict = []

main_data[0]["fields"]["number"] = 156
main_data_1 = []
main_data_1.append(main_data)
my_dict.append(main_data_1)

main_data[0]["fields"]["number"] = 158
main_data_2 = []
main_data_2.append(main_data)

my_dict.append(main_data_2)

print(my_dict)

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

import json

# Opening JSON file
f = open('given.json',)

# returns JSON object as
# a dictionary
main_data = json.load(f)

my_dict = []

main_data[0]["fields"]["number"] = 156
main_data_1 = []
main_data_1.append(main_data)
my_dict.append(main_data_1)

main_data[0]["fields"]["number"] = 158
main_data_2 = []
main_data_2.append(main_data)

my_dict.append(main_data_2)

print(my_dict)

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

Xem thêm

[{"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [156],
   "time": 1600,
   "total": 8}},
 {"fields": {"Start": "yes1",
   "number": [158],
   "time": 1600,
   "total": 8}}]

Thảo luận về các phương pháp đặc biệt được sử dụng để hỗ trợ truy xuất và phục hồi trạng thái đối tượng.