deepcopy RuntimeError: Pickling of instances is not enabled (http://www.boost.org/libs/python/doc/v2/pickle.html)

时间: 2023-08-23 15:05:28 浏览: 327

编写高质量代码：改善Python代码的91个建议-中文版

### 编写高质量代码：改善Python代码的91个建议 #### 核心知识点概览本书《编写高质量代码：改善Python代码的91个建议》聚焦于如何通过一系列具体的实践指南来提升Python代码的质量。全书围绕着“编写高质量代码”的核心目标，通过91条实用建议详细阐述了Python编程的最佳实践、常见陷阱规避以及如何优化代码结构等内容。接下来，我们将详细介绍书中部分章节的关键知识点。 --- #### 第1章：Pythonic编程理念 1. **Pythonic概念**：理解什么是Pythonic编程风格及其重要性。 - Pythonic指的是遵循Python语言的设计哲学和推荐的编程方式，强调简洁、清晰和可读性。 2. **Python与C语言的区别**：明确Python与C语言的主要差异，了解Python的独特优势。 - Python注重代码的可读性和开发效率，而C语言更关注性能和底层控制。 3. **合理使用注释**：介绍何时以及如何正确地使用注释，确保代码的可维护性。 - 注释应该用于解释为什么这样做而不是做什么，避免不必要的冗余。 4. **代码格式与美观**：讲解如何通过适当的空格和缩进来使代码更加整洁美观。 - 合理的布局不仅能够提高代码的可读性，还能帮助开发者更快地理解代码逻辑。 5. **函数设计原则**：探讨函数设计的基本原则，包括单一职责原则等。 - 函数应该具有单一职责，只做一件事情，并且做得好。 6. **模块化设计**：强调将相关功能组织到单独的模块中的重要性。 - 模块化可以提高代码的复用性，降低维护成本。 #### 第2章：编程习惯与技巧 7. **使用assert语句进行调试**：说明如何利用assert语句来发现并定位程序中的错误。 - assert语句在调试过程中非常有用，可以帮助开发者快速找到问题所在。 8. **惰性求值的运用**：讨论惰性求值的概念及其在Python中的应用场景。 - 惰性求值是一种优化技术，可以延迟计算直到真正需要时才执行，从而节省资源。 9. **类型检查的误区**：指出使用`type()`进行类型检查可能存在的问题，并提供更好的替代方案。 - 避免使用`type()`来做类型检查，而应该使用`isinstance()`或`issubclass()`等更灵活的方法。 10. **安全使用`eval()`**：提醒开发者注意`eval()`函数的安全隐患，并给出安全替代方案。 - `eval()`虽然强大但容易被恶意利用，因此应谨慎使用。 11. **使用`enumerate()`进行索引访问**：介绍如何使用`enumerate()`函数简化列表迭代过程。 - `enumerate()`可以同时获取元素及其索引，简化循环中的代码。 12. **Unicode编码的重要性**：强调在Python中使用Unicode编码以确保字符串处理的兼容性。 - 使用Unicode可以避免字符编码问题，提高代码的可移植性。 #### 第3章：基础语法 13. **限制使用`from ... import`**：解释为什么应该限制使用`from ... import`语句及其潜在风险。 - 这种导入方式可能导致命名空间污染，影响代码的可读性和维护性。 14. **使用`with`语句管理资源**：介绍`with`语句如何自动管理和释放资源。 - `with`语句可以确保即使发生异常也能正确释放资源。 15. **异常处理的基本规则**：概述处理异常时应该遵循的基本准则。 - 异常处理应该简洁明了，避免不必要的复杂性。 16. **深入理解`None`**：探讨`None`在Python中的意义及其正确用法。 - `None`表示空值，在判断对象是否为空时要特别注意。 17. **字符串连接的优化**：比较不同的字符串连接方法，推荐使用`join()`而非`+`。 - `join()`通常比使用`+`操作符更高效。 18. **字符串格式化的最佳实践**：建议使用`.format()`方法来进行字符串格式化。 - `.format()`相比古老的`%`操作符提供了更多的灵活性和更好的可读性。 #### 第4章：常用库 19. **字符串处理**：涵盖字符串处理的基本方法和技巧。 - 掌握字符串的基本操作是任何Python程序员必备的技能之一。 20. **排序函数的选择**：分析`sort()`和`sorted()`之间的区别及适用场景。 - `sort()`和`sorted()`都有其特定的应用场合，理解这些区别有助于编写更高效的代码。 21. **使用`copy`模块进行深拷贝**：介绍如何使用`copy`模块中的`deepcopy()`函数复制对象。 - 对于复杂的对象结构，`deepcopy()`可以确保完全复制而不会引用原始对象。 22. **利用`Counter`进行计数统计**：展示如何使用`Counter`类进行计数统计。 - `Counter`类是进行元素计数的高效工具。 23. **配置文件解析**：探讨如何使用`ConfigParser`模块来解析配置文件。 - `ConfigParser`提供了方便的方式来读取和写入配置文件。 24. **命令行参数处理**：介绍如何使用`argparse`模块解析命令行参数。 - `argparse`是处理命令行参数的标准库，可以帮助创建易于使用的命令行界面。 25. **大型CSV文件处理**：提供使用`pandas`库高效处理大型CSV文件的策略。 - `pandas`是数据分析领域的强大工具，非常适合处理大型数据集。 26. **XML文件解析**：讲解如何使用`ElementTree`模块来解析XML文件。 - `ElementTree`是Python标准库的一部分，提供了简单易用的XML解析接口。 27. **序列化与反序列化**：对比`pickle`与`json`的不同之处及其适用场景。 - `pickle`用于Python对象的序列化，而`json`则适用于跨语言的数据交换。 #### 第5章：设计模式 28. **单例模式的实现**：介绍如何使用模块级变量来实现单例模式。 - 单例模式确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 29. **混合模式的应用**：探讨如何利用混合模式提高程序的灵活性。 - 混合模式允许组合多个类的功能，使得类的设计更加灵活。 30. **发布订阅模式的实现**：说明如何使用发布订阅模式实现事件驱动的编程。 - 发布订阅模式可以解耦事件发送者和接收者，提高了系统的可扩展性。 31. **装饰器模式的优势**：讲解装饰器模式如何简化类的扩展过程。 - 装饰器模式允许动态地给对象添加新的行为，无需修改其结构。 #### 第6章：内部机制 32. **内置对象的使用**：列举并解释常用的内置对象及其用途。 - 理解内置对象是掌握Python高级特性的基础。 33. **初始化方法的理解**：澄清`__init__()`的作用以及它与构造函数的区别。 - `__init__()`是Python类的一个特殊方法，用于初始化新创建的对象。 34. **命名查找机制**：解释Python中名称查找的顺序和规则。 - 正确理解命名查找机制对于编写高效的代码至关重要。 35. **`self`参数的意义**：解释`self`参数在实例方法中的作用及其重要性。 - `self`参数指向调用该方法的对象实例本身。 36. **多重继承与MRO**：探讨多重继承的实现机制及方法解析顺序（MRO）。 - MRO决定了多重继承中方法的查找顺序，理解它是使用多重继承的基础。 37. **描述符协议**：介绍描述符协议的工作原理及其应用场景。 - 描述符是Python中的一个高级特性，可以用来控制属性的访问。 38. **`__getattr__()`与`__getattribute__()`的区别**：区分这两种特殊方法的作用和使用场合。 - `__getattr__()`和`__getattribute__()`在属性访问上有着不同的行为。 39. **使用`property`装饰器**：展示如何使用`property`装饰器简化属性访问。 - `property`装饰器可以让属性像普通变量一样使用，同时保留其背后的复杂逻辑。 40. **元类的应用**：探讨元类的概念及其在Python中的应用。 - 元类允许用户自定义类的行为，是实现高级编程模式的基础。 41. **Python对象模型**：深入了解Python对象模型的基本组成部分。 - Python对象模型是理解Python内部机制的关键。 42. **运算符重载**：讲解如何通过重载运算符来实现自定义的运算行为。 - 运算符重载可以让自定义类型支持标准的数学运算。 43. **迭代器与生成器**：介绍迭代器和生成器的概念及其在Python中的实现。 - 迭代器和生成器是Python中处理大量数据流的有效工具。 44. **协程的使用**：讲解如何使用协程来简化并发编程。 - 协程允许程序在多个任务间切换执行，提高了程序的响应性和资源利用率。 45. **GIL的影响**：探讨全局解释器锁（GIL）对多线程程序的影响。 - GIL是Python中一个重要的机制，但也是多线程编程中的一大挑战。 46. **内存管理与垃圾回收**：解释Python中的内存管理机制以及垃圾回收的过程。 - 理解内存管理机制有助于编写更高效的代码，避免常见的内存泄漏问题。 #### 第7章：工具与辅助项目 47. **安装与管理Python包**：介绍如何使用`pip`和`yolk`来安装和管理Python包。 - 包管理工具是每个Python开发者不可或缺的工具之一。 48. **单元测试基础**：概述单元测试的概念及其重要性。 - 单元测试是确保代码质量的关键手段。 49. **编写单元测试**：提供如何为Python项目编写单元测试的具体指导。 - 有效的单元测试可以显著提高代码的质量和可靠性。 50. **测试驱动开发**：探讨测试驱动开发（TDD）的概念及其对代码质量的影响。 - TDD鼓励先编写测试再编写代码，有助于构建稳定可靠的系统。 51. **持续集成**：介绍持续集成的概念及其在软件开发中的应用。 - 持续集成是一种软件开发实践，旨在频繁地将代码合并到主分支中。以上仅为本书部分内容的总结，实际上每一条建议都蕴含着丰富的细节和实践案例。通过学习本书，读者不仅可以获得关于如何编写高质量Python代码的具体指导，还能深刻理解Python编程的核心理念和技术细节。

这个错误通常是由于Python中的pickle模块不支持某些类型的实例进行序列化而导致的。为了解决这个问题，你可以使用copy模块中的deepcopy()函数来创建一个对象的深复制，而不是使用pickle模块进行序列化和反序列化。例如，如果你有一个名为obj的对象，你可以使用以下代码来创建它的深复制： ``` import copy new_obj = copy.deepcopy(obj) ``` 这将创建一个与原始对象完全相同的新对象，但是两者是完全独立的，对新对象的任何更改都不会影响原始对象。

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deepcopy RuntimeError: Pickling of instances is not enabled (http://www.boost.org/libs/python/doc/v2/pickle.html)

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NameError: name 'deepcopy' is not defined

import copy 2. 1ist1 <tex >list1\ =\ [2,4,[6,8,10]]</tex> 3. 1 <tex>1ist2\ =</tex> ：copy.deepcopy(list1) 4print(1ist2)

python deepcopy

File "/home/rvbust/Downloads/imageviewer/imageviewer.py", line 456, in _registration src_copy = src.copy() AttributeError: 'open3d.cuda.pybind.geometry.PointCloud' object has no attribute 'copy'

python copy.deepcopy

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