为什么python字典会对在另一个相同的字典上执行的操作做出反应？

很抱歉把书名弄混了，我不太清楚怎么用词。 我的代码如下：

eps = []
newdict = dictionary.items
for ep in range(minepisode, maxepisode + 1):
    eps.append(str(ep))
for key in dictionary.keys():
    if key not in eps:
        newdict.pop(key)

但是，当我尝试运行它时，它返回错误

RuntimeError: dictionary changed size during iteration

尽管对“newdict”而不是“dictionary”进行了更改，但我正在迭代的是“dictionary”

在shell中四处游荡之后，我发现如果我制作了两本相同的字典，如下所示：

x = {'1':'something'}
newx = x
newx.pop('1')

---

x和newx中的“1”键都已删除。为什么会这样？如何修复原始代码中的错误？

首先，python中的dict是可变的数据结构

所以，它是这样工作的

x = {'1':'something'}

>>> id(x)
140222539383424
>>> id(newx)
140222539383424

因此，这里创建了

dict

对象

x

newx = x

因此，这里您将相同的

dict

对象引用到另一个名为

newx

的

变量

理想情况下，您不需要创建新对象，只需将同一对象引用到其他变量即可

你可以看到这样的相似性

x = {'1':'something'}

>>> id(x)
140222539383424
>>> id(newx)
140222539383424

两个对象的Id相同

您还可以使用
对象相似性
来验证这一点，使用
is

>>> newx is x
True

因此，出于显而易见的原因，无论您是尝试更改
x
还是
newx
，您都在更改相同的引用对象。
如果您想在循环中更改dict，您应该使用
copy.deepcopy（）
；它将为两者分配单独的内存

例如：

import copy

a = {'key':'value'}
b = copy.deepcody(a)

希望它能对您有所帮助。：）
 你有一只狗，你是一个非凡的人，你在偶数天叫你的狗
flash
，在奇数天叫你的狗
turtle
。今天，3月28日，
flash
伤到了他们的右前腿，如果明天你发现
乌龟也伤到了右前腿，你会感到惊讶吗

Python就是这样，你有永久性的对象和你贴在上面的名字。。。其中一些对象是不可变的（例如字符串），当您想修改其中一个对象时，您正在创建一个新对象，而旧对象仍然存在，旧对象标记为
flash
，新对象标记为
turtle
——其他对象是可变的（例如字典），以便可以将更改直接应用于对象本身，他们所有人的名字都提到了这一点

对我来说，不可变对象的行为是最令人惊讶的，但我知道我是少数。。。因此，我需要保护

免责声明：在写这篇文章的过程中，没有动物受到伤害。
假设你有一个列表
colors=['blue'，'green]
。当您执行类似于
palete=colors
的操作时，您将
palete
作为
colors
的别名：它们都引用位于相同内存地址的相同列表

colours=['blue','green']
palette=colours
print id(colours)==id(palette) #True
print id(colours[0])==id(palette[0]) #True

有一种方法可以改变它。考虑你定义<代码>调色板=列表（颜色）< /代码>。现在，您创建了一个位于内存中另一个地址的新列表。但现在两个列表都包含相同地址的元素：调色板[0]和颜色[0]位于同一地址

colours=['blue','green']
palette=list(colours)
print id(colours)==id(palette) #False
print id(colours[0])==id(palette[0]) #True

最后，你有了深度拷贝

from copy inport deepcopy
colours=['blue','green']
palette=deepcopy(colours)
print id(colours)==id(palette) #False
print id(colours[0])==id(palette[0]) #False

您不是在创建新的dict，只是复制对旧dict的引用。请使用copy或deepcopy克隆该dict。@Selcuk谢谢！刚试过这个，现在它工作了，科迪很深