使用随机初始化变量 (python) 创建 class 实例的副本

Question

我需要用随机生成的数字初始化 class 的实例。然后我需要在几个不同的试验中使用这个实例。但是，我在制作这个实例的精确副本时遇到了麻烦——随机生成的数字不会保持不变。每个副本都生成一个新的随机数。

temp = proc(random.randint(min, max))
tempCpy = copy.copy(temp) #changes on temp interfere with tempCpy
tempCpy = copy.deepcopy(temp)  #doesn't start with same random number

Answer 1

你有一个 class 类似这样的东西，我假设：

class proc(object):

    def __init__(self, value):
        self.value = value

当你初始化你的第一个实例时，你写：

temp = proc(random.randint(min, max))

这会将随机数存储在 temp.value 中。

要制作副本，只需将 temp.value 传递给 proc 构造函数即可：

dupe = proc(temp.value)

你也可以编写你的 class 来自动执行此操作，这样当你将 proc 的实例传递给 proc 构造函数时，它会制作一个副本（与其他类型，例如 list 和 dict，其构造函数可用于复制它们）。这样做的好处是，可以在 class 中保留制作副本 所需的所有知识，而不是调用者需要知道数据的存储位置。

class proc(object): def __init__(self, value): if isinstance(value, proc): value = value.value self.value = value

现在，您可以写：

dupe = proc(temp)

一个相关的方法是在 class.
上编写一个备用构造函数（通常命名为 from）作为 class 方法
class proc(object): def __init__(self, value): self.value = value @classmethod def from(cls, other): return cls(other.value)

然后复制：

dupe = proc.from(temp)

或者，您可以向 proc 添加一个方法来制作副本：

class proc(object): def __init__(self, value): self.value = value def copy(self): return type(self)(self.value)

现在您的副本是：

dupe = temp.copy()

最后，如果您将 copy 方法命名为 __copy__（或同时使用这两个名称），它将神奇地与 copy.copy 一起使用！

class proc(object): def __init__(self, value): self.value = value def copy(self): return type(self)(self.value) __copy__ = copy # alias for use by 'copy' module temp = proc(random.randint(min, max)) dupe = copy.copy(temp)

Answer 2

您需要使用您将重复使用的参数来初始化 random.seed()。它将保证您生成 "the same random number"。（例如 random.seed(0) 在其余代码之前）

Answer 3

也许，你可以从你的对象中单独制作随机数？

init_numb = random.randint(min, max)
temp = proc(init_numb)
tempCpy = copy.copy(temp) #changes on temp interfere with tempCpy
tempCpy = copy.deepcopy(temp)

使用随机初始化变量 (python) 创建 class 实例的副本

Creating copy of class instance with randomly init variable (python)

python

random