Python：如何在分配过程中保持可变的内存位置？

Question

我对Python还是很陌生，所以如果这个问题很愚蠢，请原谅我。 我无法通过Google找到答案...

我在我的代码中使用PyFFTW，它具有一个计划阶段，在该阶段中，您要向其传递两个变量（源/目标），它们是您要从中转换到的。 然后，当您调用FFT时，将在计划阶段在那些内存位于的确切存储空间上进行操作。 因此，将需要对变量执行任何操作，以使这两个变量在内存中的位置不变。 我发现了运算符*= ， +=等，它们是针对标准数学运算符执行的。 但是，在我的程序中，我需要对变量应用一个函数，该函数应将其返回到相同的内存位置。 这个怎么做？！

我最初通过以下方式使用切片：

a[:] = func(a)[:]

但是我才意识到，这非常慢（我的代码慢了约10％）。 那么有人知道该怎么做吗？

任何帮助都非常感谢。 提前致谢！

Answer 1

所以最后我找不到一个令人满意的解决方案。 我最初最终使用了以上delnan提出的解决方案

a[:] = func(a)[:]

并预先分配一定大小的数组。 很抱歉将此添加为我的答案，因为我不知道如何/是否有可能接受delnans注释作为答案...

Answer 2

您的变量是可变类型，因此您的函数可以直接对其进行操作。

您仍然无法使用将要创建副本和/或进行新赋值的功能和运算符（与您尚未使用的功能和运算符相同），但是在函数外部可以看到函数参数的直接突变。功能。

Answer 3

这是您要尝试做的事情吗？

def time10(a):
  """ multiple the elements by 10 in-place """
  for i in xrange(len(a)):
    a[i] *= 10
  # returning a is optional. I think it maybe useful for use to chain the operation
  return a

>>> a = range(10)
>>> time10(a)
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> a
[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> b = range(10)
>>> time10(time10(b))
[0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900]
>>> b
[0, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900]
>>>

返回数组后，原始代码将复制该数组。 通常这不是有用的做法，它会导致运行时间变慢。

Answer 4

如何使用本地值并将其引用为全局值。 我想它可能会更快...

global a
a = []
def test(): 
    global a
    b = [1,2,3,4]
    a = b
....

嗯..我也必须使用cProfiler进行测试