У меня есть рекурсивная функция, которая имеет сложные аргументы, такие как массивы и словари объектов.
это основная рекурсивная функция,
def finish_top_line(puzzle,result,corner,edge,results):
min_loss, min_index = 0, 0
loss_dic = {}
a_dict = {}
pieces = {}
i = len(list(result.keys()))
print(len(results)," : ",i)
if i == 1 or i == 25:
corner.remove(result[i - 1])
else:
edge.remove(result[i - 1])
if i == 25:
elif i == 24:
for index in corner:
find_corner(puzzle[index], 1,puzzle[result[i-1]])
result[i] = index
print("done with 24")
final = show_results(result, puzzle)
j = len(results)
r = ResultSet()
r.puzzle = puzzle
r.result = result
r.corners = corner
r.edges = edge
results.append(r)
name = "result"+ str(j) + ".png"
print(name)
final.save(name)
else:
for index in edge:
left_index = result[i - 1]
***important parts***
loss, a_diff, piece = match_left_right(puzzle[left_index].clone_piece(), puzzle[index].clone_piece())
pieces[index] = piece
loss_dic[loss] = index
if min_loss == 0 or loss < min_loss:
min_index = index
min_loss = loss
s = sorted(loss_dic.keys())
l = []
for j in s:
# p, r, c, e = 0,0,0,0
if abs(j - min_loss) <= LOSS_RANGE:
index = loss_dic[j]
print(index, " : ", j)
t = deepcopy(puzzle[index])
puzzle[index] = pieces[index]
result[i] = index
***important parts***
p, r, c, e = copyPuzzle(puzzle), deepcopy(result), deepcopy(corner), deepcopy(edge)
finish_top_line(puzzle, r ,c, e,results)
puzzle = p
puzzle[index] = t
else:
break
здесь есть два места, где я пытался как-то справиться с объектами, чтобы изменения, вносимые в аргументы функции, не оказывали влияния извне.
функция ниже - это функция, вызываемая для копирования словаря объекта. здесь глубокая копия не работала.
def copyPuzzle(puzzle):
p = {}
for i in list(puzzle.keys()):
p[i] = (puzzle[i].clone_piece())
return p
это функция клона функции, закодированная под объектом.
def clone_piece(self):
t = Piece()
t.edge_type = deepcopy(self.edge_type)
t.corners = deepcopy(self.corners)
t.img = deepcopy(Image.fromarray(np.uint8(cv2.cvtColor(np.asarray(self.img), cv2.COLOR_RGB2BGR))))
t.edge_type = deepcopy(self.edge_type)
t.index= deepcopy(self.index)
t.floatCorners = deepcopy(self.floatCorners)
t =self
return t
изменения в данных внутри функций аналогичны повороту и изменению размеров изображений. в конце во время тестирования .. данные, кажется, запутались, код продолжает работу и может ясно видеть, что каждое сохраненное изображение более грязное, чем предыдущее. так что эта попытка передать по значению, похоже, не работает. Как я могу это исправить?
как правильно передать значение