console.log(dist); // { desserts: [ { name: 'cake' }, { name: 'ice cream' }, { name: 'pudding' } ] }
deepcopy
console.log(dist); // { desserts: [ { name: 'cake' }, { name: 'ice cream' }, { name: 'pudding' } ] }
しかし、これだとFileオブジェクトはコピーされない。 また、Utility系の外部ライブラリとして有名なLodashのdeepCopyでもFileオブジェクトはコピーできなかった Fileオブジェクトも含めてコピーする関数 const deepCopy = (obj) => { if (obj === null) return null if (typeof obj !== 'object') return obj if (obj instanceof File) return new File([obj], obj.name, { type: obj.type }) if (Array.isArray(obj)) { return obj.map((val) => deepCopy(val)) } const copy = {} Object.keys(obj).forEach((ke
Pythonのcopyとdeepcopy関数を使って、オブジェクトを値渡しでコピーする方法について解説します。Pythonで利用するオブジェクトの種類や値を渡す方法についても解説していますので、copyの使い方が分からないという場合には確認してみてください。 Pythonのcopyとは Pythonのcopyとdeepcopy関数は、どちらもオブジェクトをコピーするときに使います。 copyモジュールをimportすることで利用できます。 copyモジュールはPythonが提供するモジュールの一つで、オブジェクトをコピーしてそれぞれ別のオブジェクトとして保管することができます。 今回はPythonのcopyでオブジェクトをコピーする方法やdeepcopyとの違いについて解説します。 オブジェクトの種類や階層の深さによってはうまくコピーできないこともあるので、こちらについても解説しています。
C# DeepCopyする方法 | ITエンジニア考察雑記
シャローコピーとディープコピーって？ プログラミングではオブジェクトをコピーする処理は頻繁に使われます。 まずは、コピーの種類について確認しておきます。 シャローコピー(ShallowCopy) シャローコピーは、最も基本的なコピーです。代入操作やコピーメソッドなどはシャローコピーになります。 値型の場合は問題ありませんが、参照型の場合には注意が必要です。 参照型のシャローコピーは、コピー元とコピー先が同じオブジェクトになるからです。 次のソースコードを見てください。 using System; public class Test { public void Main() { // 値型 int src = 10; int dest = src; dest = 20; Console.WriteLine($"src :{src}"); Console.WriteLine($"dest:{d
変数や list の値をコピーする方法（copy()メソッド、deepcopy()関数） - Qiita
変数や list の値をコピーするには、 実現したい内容によっていくつかの方法があります。 私はそれを知らないまま1時間近く悩んでしまったことがあるので、 ここにまとめておきます。 ここでは、以下の3パターンに分けて説明します。 変数の値を代入 list の浅いコピー（copy()メソッド） list の深いコピー（deepcopy()関数） 1. 変数の値を代入 変数の値を代入した場合のコードを例に説明します。 s = 1 # 変数の値を代入 d = s # 代入元変数の値を変更し、その値を出力 s += 100 print("s -> ", s) # 代入先変数の値を出力 print("d -> ", d)
.Net5(.Net Core)でDeepCopyをする〜BinaryFormatterエラーを回避するには | ロケッこがゆく
大昔に、クラスをコピーすると参照型になってしまうので、 DeepCopyをするのだ と書いたが、 最近.Net5を扱い始めて、 コードを置き換えたりしているのだが・・・ なんだか英語で怒られてしまった。 警告 SYSLIB0011 'Public Overloads Sub Serialize(serializationStream As Stream, graph As Object)' は廃止されています: 'BinaryFormatter serialization is obsolete and should not be used. See https://aka.ms/binaryformatter for more information.'。 これについて調べてみると 次のページが出てくる SYSLIB0011:BinaryFormatter は旧型式 BinaryForm
C#でDeepCopy
オブジェクトを複製する場合、DeepCopyとShallowCopyの２種類の複製方法があります DeepCopyは、内部のオブジェクトも全て複製 ShallowCopyは、内部のオブジェクトはそのままで参照を複製 DeepCopyはまじめに実装すると少々面倒くさい ICloneableインターフェースを実装して、クラスの複製を生成して属性をコピーしていく必要がある （クラスを参照する場合は更にそのクラスもICloneableを実装して、、、とちょっと面倒） Serialize/Deserialize を使うと簡単にできることがわかった ↓ こんな感じの拡張メソッドを作って、、 public static T DeepCopy<T>(this T src) { using (var memoryStream = new MemoryStream()) { var binaryFormatt
【Python】copyとdeepcopyの違いをサンプルコードで解説：参照先が共有されるかどうかで異なる - Qiita
copyとdeepcopyの違い Pythonでとあるテストコードを書いていたら、テスト対象で使用したJSON形式のパラメータの中身が変わってしまう現象が起きました。原因を追求したら、リストを含むオブジェクトを使うテストコードの関数でcopy関数を使っていたため、オリジナルのJSONパラメータの中身まで変わってしまっていたことがわかりました。 copyモジュールのcopy.copy関数とcopy.deepcopy関数は、Pythonの標準ライブラリで提供されるもので、どちらもオブジェクトのコピーを作成するために使用されます。 公式：copy --- 浅いコピーおよび深いコピー操作 上記に、「浅いコピー」と「深いコピー」の違いについて記述があります。わかりやすく言うと、「浅いコピー」の方が浅いところまでしかコピーしていませんよ、と言うことです。 つまり、以下の違いがあります。 浅いコピー：オ
PyTorchのモデルmodelAをmodelBにコピーすると、変数名は異なりますが、idが同じことからメモリが共有されていることが分かります。この場合、どちらか一方のモデルを学習などで更新すると、もう一方のモデルも変更されてしまい、学習中にエポックごとのモデルを保存したい場合やベストなモデルを保存したい場合に意図せず変更されてしまう可能性があります。 ここでは、このような問題が発生しないようなモデルのコピーの仕方について記載します。 import torch from torch import nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.
Pythonで浅いコピー（shallow copy）や深いコピー（deep copy）を生成するには、リストや辞書などのcopy()メソッドや、copyモジュールのcopy()関数、deepcopy()関数を使う。 copy --- 浅いコピーおよび深いコピー操作 — Python 3.11.3 ドキュメント import copy l = [0, 1, [2, 3]] l_assign = l # assignment l_copy = l.copy() # shallow copy l_deepcopy = copy.deepcopy(l) # deep copy l[1] = 100 l[2][0] = 200 print(l) # [0, 100, [200, 3]] print(l_assign) # [0, 100, [200, 3]] print(l_copy) # [0,
Pythonはcopy関数を使って、オブジェクトのコピーを作ることができます。ただし、コピーにはshallowcopy（浅いコピー)とdeepcopy(深いコピー）という概念があります。この違いを理解していなかったことでドツボにハマる方もいますので、それぞれの違いと使い方に関して詳しく解説していきます。 【重要】オブジェクトIDについて copy関数についての解説の前に、まずオブジェクトIDについて解説しておきます。これは、特に初級者、中級者のうちはドツボにハマりやすいものなので、しっかりお読みください。 Pythonでは、=演算子を使ってオブジェクトのコピーを作ることができます。しかし、実はこの方法では別の新しいオブジェクトを作っているのではなく、同じデータを参照する別の変数を作っていることになります。 次のコードをご覧ください。 ''' =演算子でコピーした場合 ''' old_lis
この記事でやること pythonを触っているときにcopyを使えば二次元配列も簡単にコピーできることに感動しました。 以前にjavascriptで同じことをやろうと思ったときに詰まった経験があるので、 javascriptの二次元配列やオブジェクトの配列をコピーする方法を残しておこうと思います。 はじめに まず、javascriptである配列を別変数に代入した場合、その変数の値を変更すると元の配列にも影響します。
はじめに コピーには浅いコピーと深いコピーがあって…という記事はありますが、「どう使い分ければ良いの？」という観点の情報がないので表形式でまとめました。 本記事におけるコピーの目的 本記事ではオリジナルの変数値を書き換わらない形で別の変数に完全にコピーすることを目的とします。そのため部分的にコピーしたい場合については目的外とします。 import copy # オリジナルの値を用意 a = [0, 1, 2] # ２つの変数にオリジナルの値をコピー(?)する a_copy = copy.copy(a) # copyを使う a_assignment = a # 代入する # オリジナルの値を書き換える a[0] = 1 # コピー(?)した値を確認する print(a_copy) # [0, 1, 2]値が書き換わっていない！目的通りの動き！ print(a_assignment) # [1
【Python】deepcopy - Qiita
【Python】deepcopyについて メモ程度に書いてみた。 deepcopy(深いコピー）は、例えば下記のように元を変更してもコピー先には、影響しない。 import copy original_list = [[1, 3], [5, 4]] copied_list = copy.deepcopy(original_list) # コピー元を変更しても、コピー先には影響がない original_list[1][1] = 100 # リストのインデント1番のリストのさらに1番目を100に print(original_list) print(copied_list)
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JavaScriptでFileオブジェクトを含めたDeepCopyを行う - Qiita
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PyTorch modelを安全にコピーする方法【copy.deepcopy】
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