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From: Stefan Schwarzer <sschwarzer@sschwarzer.net>
Newsgroups: de.comp.lang.python
Subject: =?utf-8?q?=5BPython-de=5D_Re=3A_konstante_Lists=2C_Dictionaries?=
Date: Fri, 22 Dec 2023 21:25:57 +0100
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Archived-At: <https://mail.python.org/archives/list/python-de@python.org/message/QSOATKNVS65NVWQGXWO55BCG576FCKAB/>
Xref: csiph.com de.comp.lang.python:6014

On 2023-12-22 20:32, Markus Schaaf wrote:
> habe heute ewig nach einem "unmöglichen" Fehler gesucht, weil ich
> nicht gemerkt hatte, dass ein Dictionary von verschiedenen
> Coroutinen modifiziert wird.

Vor sowas schützt Python in der Tat schlecht.

> In typisierten Sprachen würde man
> der Coroutine eine konstante Referenz übergeben.

Python ist auch "typisiert", aber das Typ-System gibt es nicht
her, Änderungen zu kontrollieren. ;-)

> Gibt's in Python
> Methoden, sich vor solchen Fehlern zu schützen, ohne eine tiefe
> Kopie anzulegen? (Oder vielleicht ist das gar nicht so schlimm?)

Ein paar bunt gemischte spontane Gedanken dazu ... :-)

- Ob tiefe Kopien ein Problem für dein Programm und die darin
   verarbeiteten Daten sind, musst du ausprobieren. Bei nicht zu
   riesigen Datenmengen und häufigen Kopien kann es gutgehen.

- Versuch, im Design die Konstellation, dass ein Objekt von
   verschiedenen Stellen geändert wird, von vornherein möglichst
   zu vermeiden. Ok, das ist zugegebenermaßen sehr schwammig und
   es hängt von deinem Programm ab, ob sich das gut umsetzen
   lässt.

- Ich versuche, in-place-Änderungen möglichst zu vermeiden und
   stattdessen modifizierte Objekte zurückzugeben. Sowas ist eher
   in der Funktionalen Programmierung üblich, klappt aber auch oft
   in Python einigermaßen erträglich. Je nachdem, was du für Daten
   hast und wie dein Programmfluss ist, kann das aber auch darauf
   hinauslaufen, dass du viele tiefe Kopien erzeugst, was ein
   Problem sein _kann_ (siehe oben).

- Recherchiere zu sogenannten persistenten Datenstrukturen. Die
   funktionieren so, dass bei einer Änderung ein neues Objekt mit
   den Änderungen erzeugt wird und das ursprüngliche Objekt
   unverändert bleibt. Anders als bei Python-Listen oder
   -Dictionaries hängt die Zeit für ein solches "funktionales
   Update" nicht (wesentlich) von der Größe der Datenstruktur ab.

   Ich habe bei einer Suche zum Beispiel
   https://github.com/tobgu/pyrsistent gefunden, kann aber nicht
   einschätzen, inwieweit das in dein Design passt. Im
   Zweifelsfall würde ich erst mal versuchen, das Problem mit
   "Python-Standard-Designs" zu lösen.

   In dem Zusammenhang würde mich interessieren, wer von euch
   Erfahrungen mit solchen Datenstrukturen/Bibliotheken in Python
   hat und wie gut das für euch funktioniert hat.

- Python hat, anders als zum Beispiel Rust, kein explizites
   Ownership-System, aber du kannst dir trotzdem beim Designen
   überlegen, welches Objekt der Owner eines bestimmten Objekts
   sein soll.

Ich denke, um konkretere Ratschläge zu bekommen, müsstest du
deinen Code zeigen beziehungsweise die "konkurrierenden"
Code-Teile genauer beschreiben.

Davon abgesehen interessiert mich, wie andere Entwickler:innen
mit dieser Problematik umgehen. Was habt ihr für Ansätze
ausprobiert und was waren eure Erfahrungen?

Viele Grüße
Stefan